Как создать новый столбец в кадре данных из существующего столбца, используя условия?

Ответ 1

Шаг за шагом с endswith и ffill + str.strip

df['country']=df.loc[df.city.str.endswith('(c)'),'city']
df.country=df.country.ffill()
df=df[df.city.ne(df.country)]
df.country=df.country.str.strip('(c)')

Ответ 2

extract и ffill

Начните с extract и ffill, затем удалите лишние строки.

df['country'] = (
    df['data'].str.extract(r'(.*)\s+\(c\)', expand=False).ffill())
df[~df['data'].str.contains('(c)', regex=False)].reset_index(drop=True)

            data    country
0         London         UK
1          Wales         UK
2      Liverpool         UK
3        Chicago         US
4       New York         US
5  San Francisco         US
6        Seattle         US
7         Sydney  Australia
8          Perth  Australia

Куда,

df['data'].str.extract(r'(.*)\s+\(c\)', expand=False).ffill()

0            UK
1            UK
2            UK
3            UK
4            US
5            US
6            US
7            US
8            US
9     Australia
10    Australia
11    Australia
Name: country, dtype: object

Шаблон '(.*)\s+\(c\)' соответствует строкам формы "страна (c)" и извлекает название страны. Все, что не соответствует этому шаблону, заменяется на NaN, так что вы можете удобно заполнять строки вперед.

split с помощью np.where и ffill

Это распадается на "(с)".

u = df['data'].str.split(r'\s+\(c\)')
df['country'] = pd.Series(np.where(u.str.len() == 2, u.str[0], np.nan)).ffill()

df[~df['data'].str.contains('(c)', regex=False)].reset_index(drop=True)

            data    country
0         London         UK
1          Wales         UK
2      Liverpool         UK
3        Chicago         US
4       New York         US
5  San Francisco         US
6        Seattle         US
7         Sydney  Australia
8          Perth  Australia

Ответ 3

Сначала вы можете использовать str.extract чтобы найти города, оканчивающиеся на (c) и извлечь название страны, а затем ffill чтобы заполнить новый столбец country.

Те же извлеченные совпадения могут быть использованы для определения местоположения notna строк, то есть строк, которые не являются:

m = df.city.str.extract('^(.*?)(?=\(c\)$)')
ix = m[m.squeeze().notna()].index
df['country'] = m.ffill()
df.drop(ix)

            city     country
1          London         UK 
2           Wales         UK 
3       Liverpool         UK 
5         Chicago         US 
6        New York         US 
7   San Francisco         US 
8         Seattle         US 
10         Sydney  Australia 
11          Perth  Australia 

Ответ 4

Вы также можете использовать np.where с str.contains:

mask = df['places'].str.contains('(c)', regex = False)
df['country'] = np.where(mask, df['places'], np.nan)
df['country'] = df['country'].str.replace('\(c\)', '').ffill()
df = df[~mask]
df
            places     country
1          London         UK 
2           Wales         UK 
3       Liverpool         UK 
5         Chicago         US 
6        New York         US 
7   San Francisco         US 
8         Seattle         US 
10         Sydney  Australia 
11          Perth  Australia 

Str содержит ищет (c) и, если присутствует, вернет True для этого индекса. Если это условие истинно, значение страны будет добавлено в столбцы страны.

Ответ 5

Вы можете сделать следующее:

data = ['UK (c)','London','Wales','Liverpool','US (c)','Chicago','New York','San Francisco','Seattle','Australia (c)','Sydney','Perth']
df = pd.DataFrame(data, columns = ['city'])
df['country'] = df.city.apply(lambda x : x.replace('(c)','') if '(c)' in x else None)
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df = df[df['city'].str.contains('\(c\)')==False]

Выход

+-----+----------------+-----------+
|     |     city       |  country  |
+-----+----------------+-----------+
|  1  | London         | UK        |
|  2  | Wales          | UK        |
|  3  | Liverpool      | UK        |
|  5  | Chicago        | US        |
|  6  | New York       | US        |
|  7  | San Francisco  | US        |
|  8  | Seattle        | US        |
| 10  | Sydney         | Australia |
| 11  | Perth          | Australia |
+-----+----------------+-----------+