检查数据框列的列表成员资格并附加结果？

Prolle 发表于 Dev

普乐

使用 Pandas DataFrame、df 和函数，如下所示

def code(x):
    for item in x:
        if x in [21,32]:
            return'Cat A'
        elif x in [22,34]:
            return"Cat B"
        else:
            print ('sorry')

我有一个 DataFrame，df，它有一列（'Ref'）包含数字

df = 

**Document No**     **Date**.     **Ref**
2018-0212        2019-03-28       71
2018-0212R1      2019-03-28       71
2019-0004        2019-01-11       34
2019-0005        2019-01-14       25

我希望使用上面的函数迭代该列“Ref”，并在附加到 df 的新列中返回结果（即包含“CAT A”、“CAT B”或“抱歉”的列）

我努力了

df.apply.code(df['Ref'])

没有成功。有什么想法吗？谢谢

雨果蒙

使用 .loc 条件

这个解决方案非常简单，每一行都将根据.loc(). 最后一行用于.fillna()分配默认值。

df.loc[df['your_column'].isin([21,32]), 'Category'] = 'CAT A'
df.loc[df['your_column'].isin([22,34]), 'Category'] = 'CAT B'
df['Category'] = df.Category.fillna('Sorry')

使用 np.select

这是@ALollz 建议的此答案中描述的方法。这可能是最好的处理方式，但对于简单的情况来说有点麻烦。

首先，您需要列出您的条件和选择，然后，np.select您可以根据给定的条件为“类别”值赋予属性。该default参数将用于填充所有条件都失败的地方。

conditions = [df['your_column'].isin([21,32]), df['your_column'].isin([22,34])]
choices = ['CAT A', 'CAT B']
df['Category'] = np.select(conditions, choices, default="Sorry")

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