Python 对列进行条件解析

我有一个如下所示的数据帧：

    CCDS    Size    gene    exonCount
10804   NM_001320648_exon_4_0_chr21_44515804_r  50  U2AF1L5 8
9385    NM_018964_intron_9_0_chr21_43967251_f   6921    SLC37A1 21
1253    NM_004540_intron_4_0_chr21_22664562_f   32141   NCAM2   18
5233    NM_203417_intron_1_0_chr21_35893957_r   1878    RCAN1   4
3242    NM_001353691_intron_0_0_chr21_32493156_r    3684    TIAM1   30

我想解析CCDS列并引入一个名为

farme

的新列，其方式如下：

1） 如果CCDS列的最后一个字段（在基于“_”）是

f

，则

frame

的值是

df['CCDS'].str.split（''u'）.str[3]+1

&

2） 如果CCDS列的最后一个字段是

r

，则

帧

值将等于

|exonCount df['CCDS'].str.split（'uz'）.str[3]|

我曾尝试设计lambda函数，但我不确定如何详细说明

else

条件：

df['frame'] = df.Set.map( lambda x: df['CCDS'].str.split('_').str[3]+1
                         if intronExon_LDU['CCDS'].str.split('_').str[7] == 'f' 
                         else ????)

使用

np.where

（可以很容易地推广到多个/嵌套条件）

或者，

loc

带有布尔掩码

df['frame'] = v
df.loc[df['CCDS'].str.endswith('f'), 'frame'] += 1

使用

str.endswith

使用

np.where

（可以轻松推广到多个/嵌套条件）干净地生成掩码

或者，

loc

带有布尔掩码

df['frame'] = v
df.loc[df['CCDS'].str.endswith('f'), 'frame'] += 1

---

掩码是用

str.endswith

干净地生成的。我如何使用np.where的多个条件：

test['frame']=np.where（test['category']=='intron'，test['CCDS'].str.endswith（'r'），abs（v-（（test['exonCount'].values）-1）））

@RezaJabal看看numpy.select。它的用法非常相似。谢谢你的帮助！我怎样才能在np.where中使用多个条件：

test['frame']=np.where（test['category']='intron'&test['CCDS'].str.endswith（'r'）、abs（v-（（test['exincount'].values）-1））

@RezaJabal看看numpy.select。它的用法非常相似。谢谢你的帮助！