Python 如何将pandas中pandas.series.str.contains方法的结果分配给新列

我有以下代码：

导入熊猫
第1条={
“国家”：[“美国”、“法国”、“西班牙”、“意大利”、“德国”、“南非”、“葡萄牙”、“巴西”]，
“品种”：[‘灰比诺’、‘白比诺’、‘白混合’、‘长相思’、‘弗拉帕托’、‘葡萄牙红’、‘红混合’、‘黑比诺’]，
“等级”：[80,85,83,87,88,89,84,86]，
}
df=熊猫。数据帧（dict1）
df['Type']='

我试图做的是遍历每一行，如果一个值在

Variety

列中包含

Red

或

Noir

，则将其分配给名为

Red

的新值，并将

Red

附加到

Type

列中的索引中

---

我使用了pandas string contains方法，但它只返回布尔值，当我尝试循环时，它说我不能（当然，因为它们是布尔值）。有人知道如何解决这个问题吗？？？contains应该返回一个布尔数组。这是因为字符串要么包含子字符串，要么不包含子字符串。如果要覆盖输出的布尔数组为

True

或

False

的所有实例，则需要将

str.contains

与

numpy.where

组合：

import numpy as np

df["Type"] = np.where(df["Variety"].str.contains(r"Red|Noir"), "Red", "NOT RED")

print(df)
        Country          Variety  Grade     Type
0           USA       Pinot Gris     80  NOT RED
1        France      Pinot Blanc     85  NOT RED
2         Spain      White Blend     83  NOT RED
3         Italy  Sauvignon Blanc     87  NOT RED
4       Germany         Frappato     88  NOT RED
5  South Africa   Portuguese Red     89      Red
6      Portugal        Red Blend     84      Red
7        Brazil       Pinot Noir     86      Red

---

np.where

采用布尔数组，并将值赋给

True

或

False

所在的位置。在这种情况下，我将

“Red”

分配给布尔数组为

True

和

“NOT Red”

的位置，无论数组为

False

，

请在您的问题中包括预期的输出。