从pandas中的每一行创建一个新列

Question

我正在尝试创建一个新列，并使用每行中的值填充它。我有一个专栏'Journey'，新专栏是'Origin'。

def getOrigin(journey):
    if " to " in journey:
        return journey.split(" to ")[0]
    else:
        return "No origin"

df['Origin'] = getOrigin(df.Journey)

print(df['Origin'])

如果df.Journey是“America to England”，那么我希望df ['Origin']是'America'，但是每一行Origin都是“No origin”。我该怎么做？

Answer 1

我相信你需要像这样映射：

df['Origin'] = df.Journey.applymap(getOrigin)

这应该将您的功能应用于Journey列中的每个项目

Answer 2

这个解决方案效率较低，代码更多，但作为初学者，更容易理解...... 与您尝试解决问题的方式一致......！

df = pd.DataFrame(data = {'Journey' : ['england to america', 'peru', 'france to china']})

origin = []
def getOrigin(Journey):
    for i in range(len(Journey)):
        if " to " in Journey[i]:
            origin.append(Journey[i].split(" to ")[0])
        else:
            origin.append("No origin")
return origin



df['Origin'] = getOrigin(df['Journey'])

print (df['Origin'])

0      england
1    No origin
2       france
Name: Origin, dtype: object

Answer 3

str.extract + fillna

df['Origin'] = df['Journey'].str.extract('^(.*?)(?=\s*to)').fillna('No origin')

str.split + fillna

df['Origin'] = df['Journey'].str.split(' to').str[0].fillna('No origin')

列表理解

df['Origin'] = [
    x.split(' to ')[0] if 'to' in x else 'No origin' for x in df['Journey']
]