Python 使用掩码的字符串值在数据框中创建新列
我试图在我的数据框中添加一个新列,该列指定“创建人”列中的用户是否是团队的一部分(该团队位于单独的列表中) 原始数据帧(df) 我希望最终的数据帧包含一个新列,根据“created by”值是否在“Tam_Names”列表中,该列的值为True或FalsePython 使用掩码的字符串值在数据框中创建新列,python,pandas,Python,Pandas,我试图在我的数据框中添加一个新列,该列指定“创建人”列中的用户是否是团队的一部分(该团队位于单独的列表中) 原始数据帧(df) 我希望最终的数据帧包含一个新列,根据“created by”值是否在“Tam_Names”列表中,该列的值为True或False 我在最后一行代码中遇到错误。如有任何帮助,将不胜感激。将掩码分配给新列: Team_Names = ['John','Steve','Rob','Euan'] df['In_Team'] = df['created_by'].isin(Tea
我在最后一行代码中遇到错误。如有任何帮助,将不胜感激。将掩码分配给新列:
Team_Names = ['John','Steve','Rob','Euan']
df['In_Team'] = df['created_by'].isin(Team_Names)
print (df)
URL text created_by In_Team
1 www.pandora.com Pandora John True
2 m.jcpenney.com other Steve True
3 www.youtube.com You-tube Rob True
4 www.facebook.com Facebook David False
或使用:
@是的,我对另一个解决方案很好奇,所以添加评论。顺便说一句,
str.contains
是很好的解决方案,如果需要检查子字符串,这里的检查字符串更好。同意,这里的。ìsin
是最好的方法+1
Team_Mask = df['Created by'].isin(Team_Names)
df['In_Team'] = df.[Team_Mask]
Team_Names = ['John','Steve','Rob','Euan']
df['In_Team'] = df['created_by'].isin(Team_Names)
print (df)
URL text created_by In_Team
1 www.pandora.com Pandora John True
2 m.jcpenney.com other Steve True
3 www.youtube.com You-tube Rob True
4 www.facebook.com Facebook David False
df = df.assign(In_Team = df['created_by'].isin(Team_Names))