Python 基于另一列在dataframe中创建列

我有一个数据框，其中一列只包含字符串

df= pd.DataFrame(
  {
    "A": [2,4,7,17,39], 
    "B": ["apple","apple","broccoli","rose","apple"]
  }
)

我想检查这个列“B”，查找字符串包含单词某个部分的所有时间。然后我创建了一个新的列“C”，其中包含一系列字符串，每当“app”在行中时都会显示“fruit”，每当“ros”出现时都会显示“flower”，每当“brocc”出现时都会显示“vegeture”

最终的数据帧将如下所示：

df= pd.DataFrame(
  {
    "A": [2,4,7,17,39], 
    "B": ["apple","apple","broccoli","rose","apple"], 
    "C": ["fruit","fruit", "vegetable", "flower", "fruit"]
  }
)

---

您可以使用字典作为转换器，它的

get

方法作为

apply

的输入：

converter = {'apple': 'fruit',
             'broccoli': 'veg',
             'rose': 'flower'}

df['C'] = df['B'].apply(converter.get)
print(df)
    A         B       C
0   2     apple   fruit
1   4     apple   fruit
2   7  broccoli     veg
3  17      rose  flower
4  39     apple   fruit

在部分匹配的情况下，您需要对此进行一点更改：

converter = {'app': 'fruit',
             'brocc': 'vegetable',
             'ros': 'flower'}

df['C'] = df['B'].apply(lambda original: next(val for key, val in converter.items() if key in original))
print(df)
    A         B          C
0   2     apple      fruit
1   4     apple      fruit
2   7  broccoli  vegetable
3  17      rose     flower
4  39     apple      fruit

接下来的

命令（val代表key，val在converter.items（）中，如果key在original中）

将从字典中为“row”中找到的第一个key提供值。

创建一个字典

d = {'apple': 'fruit', 'broccoli': 'vegetable', 'rose': 'flower'}

并在

映射

或

替换

中使用它（映射速度更快）：

---

我稍微编辑了这个问题，这样就不需要实体的全名了。这会改变你提供的答案吗？@John你通常不应该以非琐碎的方式改变问题（特别是如果你可以使答案无效的话）。改为问一个新问题。@John不，这不适用于部分匹配。这个问题的规则不是很清楚。单词的各个部分是事先确定的吗？例如，你能像这样构建一个字典吗？或者，是否要使用此字典，但如果存在部分匹配，则返回一个值？对于后者，您需要澄清什么样的匹配是可以接受的。如果只有

o

，会发生什么情况？这是一种蔬菜还是一朵花？我也同意，一个新的问题会更好。

df['B'].map(d)
Out: 
0        fruit
1        fruit
2    vegetable
3       flower
4        fruit
Name: B, dtype: object

df['B'].replace(d)
Out: 
0        fruit
1        fruit
2    vegetable
3       flower
4        fruit
Name: B, dtype: object