如何根据 Python pandas 中的条件拆分列

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何根据 Python pandas 中的条件拆分列

【英文标题】：How can i split a column based on a condition in Python pandas

【发布时间】：2020-10-17 17:27:05

【问题描述】：

我的其中一列包含以下数据-

Numbers
100 K
25.20 K
250 K
33.45 K
250
100
10
5
4
1

在上面的数字列中，我想将数字与 K 乘以 1000，而其他数字不乘以 K，我想保持原样。 如何执行列号的这种条件拆分和乘法

提前致谢。

【参考方案1】：

您可以使用带有布尔掩码的numpy.where() 来识别包含'K' 的行：

mask = df['Numbers'].str.contains('K')

df['Numbers'] = np.where(mask, df['Numbers'].str.extract(r'([\d\.]+)', expand=False).astype(float)*1000, df['Numbers'])

产量：

  Numbers
0  100000
1   25200
2  250000
3   33450
4     250
5     100
6      10
7       5
8       4
9       1

【参考方案2】：

这是使用自定义函数的一种方法：

import re
def func(s):
    # extract the digits with decimal
    s = float(re.sub('[^0-9\\.]', '', s))*1000
    return s

is_k = df['col'].str.contains('K')
df.loc[is_k, 'col2'] = df.loc[is_k, 'col'].apply(func)

df['col2'] = df['col2'].combine_first(df['col'])

       col    col2
0    100 K  100000
1  25.20 K   25200
2    250 K  250000
3      250     250
4      100     100
5       10      10

样本数据

s=["100 K", "25.20 K", "250 K", "250", "100","10"]
df = pd.DataFrame('col': s)