Question

假设我有以下Pandas DataFrame：

         a        b             
0        NAN      BABA UN EQUITY
1        NAN      2018  
2        NAN      2017
3        NAN      2016
4        NAN      NAN
5        NAN      700 HK EQUITY
6        NAN      2018  
7        NAN      2017
8        NAN      2016
9        NAN      NAN

我想检查b列中的每个单元格，看是否包含字符串EQUITY。如果是这样，我想替换下一行的列a中的单元格，直到用上一个字符串将所有NAN的行替换为如下所示，以获取编辑的DataFrame：

         a                 b             
0        NAN               BABA UN EQUITY
1        BABA UN EQUITY    2018  
2        BABA UN EQUITY    2017
3        BABA UN EQUITY    2016
4        NAN               NAN
5        NAN               700 HK EQUITY
6        700 HK EQUITY     2018  
7        700 HK EQUITY     2017
8        700 HK EQUITY     2016
9        NAN               NAN

我的实际DataFrame比上面的大得多，但格式相似。我是Pandas的新手，但我认为我可以通过使用 sheet.loc并在循环中替换单元格值。

但是，我在弄清楚如何检查单元格是否包含EQUITY时遇到了麻烦。似乎str.contains是我应该使用的，但是我不清楚如何做到这一点。

谢谢！

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': ['NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN', 'NAN'],
 'b': ['BABA UN EQUITY', '2018', '2017', '2016', 'NAN', '700 HK EQUITY', '2018', '2017', '2016', 'NAN']})

# Make sure that all NaN values are `np.nan` not `'NAN'` (strings)
df = df.replace('NAN', np.nan)
mask = df['b'].str.contains(r'EQUITY', na=True)
df.loc[mask, 'a'] = df['b']
df['a'] = df['a'].ffill()
df.loc[mask, 'a'] = np.nan

收益

                a               b
0             NaN  BABA UN EQUITY
1  BABA UN EQUITY            2018
2  BABA UN EQUITY            2017
3  BABA UN EQUITY            2016
4             NaN             NaN
5             NaN   700 HK EQUITY
6   700 HK EQUITY            2018
7   700 HK EQUITY            2017
8   700 HK EQUITY            2016
9             NaN             NaN

上面的一个小技巧是如何定义mask。请注意，str.contains 返回一个不仅包含True和False值，还包含NaN的Series：

In [114]: df['b'].str.contains(r'EQUITY')
Out[114]: 
0     True
1    False
2    False
3    False
4      NaN
5     True
6    False
7    False
8    False
9      NaN
Name: b, dtype: object

str.contains(..., na=True)用于将NaN视为True：

In [116]: df['b'].str.contains(r'EQUITY', na=True)
Out[116]: 
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
7    False
8    False
9     True
Name: b, dtype: bool

一旦有了mask，这个想法就很简单：只要b为True，就将a中的值复制到mask中：

df.loc[mask, 'a'] = df['b']

向前填充a中的NaN值：

df['a'] = df['a'].ffill()

在a为True的地方，用NaN替换mask中的值：

df.loc[mask, 'a'] = np.nan

检查Pandas DataFrame单元格是否包含某些字符串

1 个答案: