Python 查看列表中每个元素的字符串的第一个字符

我有一个熊猫数据框，有一列叫做“图片”；该列具有以数字或字母开头的值。我要做的是创建一个新列，检查值是否以字母或数字开头，并相应地填充该新列。我使用的是np.where，我的代码如下（raw_master是dataframe，'database'是新列）：

我的问题是，如果我只做

raw\u master.picture[0]

，它会检查整个字符串的值，这不是我需要的。我需要第一个字符；但是，如果我执行

raw_master.picture[0][0]

，那么对于整个数据帧，它将只计算为第一行的第一个字符。顺便说一句，问号的意思是我不知道该放什么

我怎样才能得到它，使它每行取字符串的第一个字符

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非常感谢

IIUC您可以使用

pd.to\u numeric

np.where(pd.to_numeric(df['your_col'].str[0],errors='coerce').isnull(),'IAPS'   
,'NAPS')                                                             #  ^ not a number
  #^ number

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您不需要为此编写自己的函数。以这个小df为例：

 s = pd.DataFrame(['3asd', 'asd', '3423', 'a123'])

看起来像：

      0
0  3asd
1   asd
2  3423
3  a123

使用熊猫内置：

# checking first column, s[0], first letter, str[0], to see if it is digit.
# if so, assigning IAPS, if not, assigning NAPS
 s['database'] = np.where(s[0].str[0].str.isdigit(), 'IAPS', 'NAPS')

输出：

      0 database
0  3asd     IAPS
1   asd     NAPS
2  3423     IAPS
3  a123     NAPS

将此应用于数据帧：

raw_master['database'] = np.where(raw_master['picture'].str[0].str.isdigit(), 'IAPS', 'NAPS')

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您可以使用映射函数，如

apply

，它迭代列中的每个元素，这样就可以通过索引

[0]

访问第一个字符

df['new_col'] = df['picture'].apply(lambda x: 'IAPS' if x[0].str.isdigit() else 'NAPS')

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您也不需要在

np.where

中使用

==True

np。其中

计算布尔值，并将传递给它的第一个字符串（

'IAPS'

）指定为如果条件为

True

，则指定的字符串；如果条件为false，则指定第二个字符串

'NAPS'

）。添加

==True

是不必要的评估。谢谢我的朋友！成功了。那么，str[0]部分在做什么？不熟悉那个特殊的语法。它取“picture”行中任何字符串的第一个字符？@BrianWinston完全正确！很乐意帮忙。

df['new_col'] = df['picture'].apply(lambda x: 'IAPS' if x[0].str.isdigit() else 'NAPS')