python - 在 Pandas DataFrame 中插入新列和相应的值(根据条件)

Question

我有以下示例数据帧和列表(从 df 中提取)。

import pandas as pd
color_list = ['green','blue','red','yellow','black']

df = pd.DataFrame({'object': ['car','plane','tree','house','phone'],
                   'colors': ['red, blue',
                              'red, yellow, black',
                              'black',
                              'green, blue',
                              'yellow, green, blue']})

我设法创建了一个 for 循环，可以正确检查颜色列中是否存在某种颜色(来自 color_list)。然后，它创建一个新列来评估该条件并将 True 或 False 分配给每一行。代码如下:

idx = df.columns.get_loc('colors') + 1

for i in range(len(color_list)):
    df.insert(loc= idx + i, 
                        column='has ' + color_list[i], 
                        value = (df['colors'].str.contains(color_list[i], case=False, na=False)))

它输出以下内容:

  object               colors  has green  ...  has red  has yellow  has black
0    car            red, blue      False  ...     True       False      False
1  plane   red, yellow, black      False  ...     True        True       True
2   tree                black      False  ...    False       False       True
3  house          green, blue       True  ...    False       False      False
4  phone  yellow, green, blue       True  ...    False        True      False

哪个是正确的，问题是我可以将条件传递给 pd.insert 的值参数吗？

我想将 True 值替换为“has”+(列名称)”，将 False 替换为“没有”+(列名称)之类的值。这可以在同一个循环中完成吗？

谢谢

Answer 1

根据documentation ，pandas.DataFrame.insert方法没有这个功能。

您可以使用 pandas.DataFrame.apply 来执行此操作。

for color in color_list:
    col_name = 'has ' + color
    df[col_name] = df['colors'].apply(lambda x: f'has {color}' if color in x else f'doesn\'t have {color}')