Python 匹配pandas中的字符串以生成具有值的新列

我试图确定特定列是否包含字符串的前三个字母，然后根据字符串中的前两个字符是否匹配，在新列中生成一个新值。现在我的DF看起来像这样：

Foo    Bar
A      Sock    
B      Shoe    
C      Glove   
D      Hat     

但我想生成第三列（Zoo）：

现在，我的代码看起来像这样，但不起作用：

def f(row):
    if row['Bar'] str.startswith('Sh'| 'So'):
         val = 3
    elif row['Bar'] str.startswith('Gl'):
          val = 2
    else: 
           val = 1
       return val    


df['Zoo'] = df.apply(f, axis = 0 )

如果包含“Sh”或“So”，则返回值应为，然后返回val=3

我试过这个：

df.loc[df['Bar'].str.startswith('Sh|So'), ['Zoo']] = 3
df.loc[df['Bar'].str.startswith('Gl'), ['Zoo']] = 2

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但我真的需要它作为if语句，这样“else”就可以捕获与我的字符串不匹配的所有内容。有什么想法吗

或者您可以使用

replace

In [14]: df
Out[14]: 
  Foo    Bar
0   A   Sock
1   B   Shoe
2   C  Glove
3   D    Hat

In [15]: ZOO_VAL = {
    "So": 3,
    "Sh": 3,
    "Gl": 2
}

In [16]: df['Zoo'] = df['Bar'].map(lambda x: ZOO_VAL.get(x[:2], 1))

In [17]: df
Out[17]: 
  Foo    Bar  Zoo
0   A   Sock    3
1   B   Shoe    3
2   C  Glove    2
3   D    Hat    1

df.assign(Zoo=pd.to_numeric(df.Bar.str[:2].replace({'So':3,'Sh':3,'Gl':2}),errors='coerce').fillna(1))
Out[108]: 
  Foo    Bar  Zoo
0   A   Sock  3.0
1   B   Shoe  3.0
2   C  Glove  2.0
3   D    Hat  1.0

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或者您可以使用

replace

df.assign(Zoo=pd.to_numeric(df.Bar.str[:2].replace({'So':3,'Sh':3,'Gl':2}),errors='coerce').fillna(1))
Out[108]: 
  Foo    Bar  Zoo
0   A   Sock  3.0
1   B   Shoe  3.0
2   C  Glove  2.0
3   D    Hat  1.0

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我喜欢上面grechut的答案，但要修复您的原始代码：

def f(row):
    if row.startswith('Sh') or row.startswith('So'):
        val = 3
    elif row.startswith('Gl'):
        val = 2
    else: 
        val = 1
    return val 

df['Bar'].apply(f)

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我喜欢上面grechut的答案，但要修复您的原始代码：

def f(row):
    if row.startswith('Sh') or row.startswith('So'):
        val = 3
    elif row.startswith('Gl'):
        val = 2
    else: 
        val = 1
    return val 

df['Bar'].apply(f)