Python 3.x 使用条件和选项在python中迭代列表

我有这种格式的数据，现在如果下面的条件为真，那么我想在类别列中输入一个名称， 如果 二是没有五,， 三是没有2或3 六是没有三

那么我的分类应该是消防电视

我把二、三、六列工具放到列表中，压缩并保存在列表4中

代码：

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如果您提供了所需的输入和输出，那么回答会容易得多。但从表面上看，你正在寻找这样的东西：

mask = (df.two.apply(lambda x: 5 in x if type(x)=='list' else x == 5) | \ 
       (df.three.apply(lambda x: 2 in x if type(x)=='list' else x == 2) | \
       (df.three.apply(lambda x: 3 in x if type(x)=='list' else x == 3) | \
       (df.six.apply(lambda x: 3 in x if type(x)=='list' else x == 3))

df['category'] = np.nan
df.loc[mask,'category'] = 'fire tv'

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欢迎来到SO。请提供一个，即没有图像/链接，只有文本。由于类别列的值为0，其给定的错误值错误：无法将非有限值（NA或inf）转换为整数，而且第二、三、六列的类型为系列，这不是很糟糕，因为您的

six

列中有

NaN

值，因此您不能总是迭代它们，因此，您必须首先测试单元格中值的类型。我已经相应地编辑了我的答案。现在…代码正在运行，没有错误，但“消防电视”类别中没有。实际上，20列中应该有这个标签。我们遗漏了一些地方…虽然条件是真的，但我们得到的是ansI。没有看到您在

2列和
3列中也有列表，我相应地编辑了我的答案。尽管如此，可能有一种更聪明的方法来处理列
three
mask = (df.two.apply(lambda x: 5 in x if type(x)=='list' else x == 5) | \ 
       (df.three.apply(lambda x: 2 in x if type(x)=='list' else x == 2) | \
       (df.three.apply(lambda x: 3 in x if type(x)=='list' else x == 3) | \
       (df.six.apply(lambda x: 3 in x if type(x)=='list' else x == 3))

df['category'] = np.nan
df.loc[mask,'category'] = 'fire tv'