在 Pandas Python 中基于 Column Text 创建列

Question

我有一个数据帧(系列('df'，如下所示：

Name
A1001
A1002
B1001
C1001
A1003
B1002
B1003
C1002
D1001
D1002

我想创建一个名为"公司"的新列，如果文本以'A'开头，则应读取'Alpha'，如果文本以'B'开头，'Bravo'如果文本以其他任何内容开头，则应读取'Others'。

我试过了：

df['Company'] = 'Alpha' if df.Name.str.startswith('A') else 'Other'

但它给了我一个错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

预期输出：

Name     Company
A1001    Alpha
A1002    Alpha
B1001    Bravo
C1001    Other
A1003    Alpha
B1002    Bravo
B1003    Bravo
C1002    Other
D1001    Other
D1002    Other

怎么能做到呢？

Answer 1

将numpy.select与Series.str.startswith一起使用：

df['Company'] = np.select([df.Name.str.startswith('A'), 
df.Name.str.startswith('B')], 
['Alpha', 'Bravo'], 
default='Other')
print (df)
Name Company
0  A1001   Alpha
1  A1002   Alpha
2  B1001   Bravo
3  C1001   Other
4  A1003   Alpha
5  B1002   Bravo
6  B1003   Bravo
7  C1002   Other
8  D1001   Other
9  D1002   Other

Answer 2

使用np.select创建多条件列：

letter = df['Name'].str[0]
df['Company'] = np.select([letter.eq('A'), letter.eq('B')], ['Alpha', 'Bravo'], default='Other')
Name Company
0  A1001   Alpha
1  A1002   Alpha
2  B1001   Bravo
3  C1001   Other
4  A1003   Alpha
5  B1002   Bravo
6  B1003   Bravo
7  C1002   Other
8  D1001   Other
9  D1002   Other

---

相同的方法，但现在我们使用更"自我解释"的代码：

letter = df['Name'].str[0]
conditions = [letter.eq('A'), letter.eq('B')]
choices = ['Alpha', 'Bravo']
df['Company'] = np.select(conditions, choices, default='Other')