Попытка перекодировать столбец в зависимости от того, содержит ли он определенную строку

Я пытаюсь обобщить группы, и у меня есть столбец заголовков строк в фрейме данных. Я хочу разбить их в зависимости от того, содержат ли они строку. Групп много, но все они содержат строку "Alpha""Beta" или "Gamma". Я хотел бы перекодировать новый столбец с этими заголовками. Представленная ниже функция, похоже, не работает так, как я предполагал, и я не уверен, что лучше - регулярное выражение или подход np.where. Любая помощь приветствуется.

def recode_func(n):
    for i in n:
        if "Alpha" in i:
            i == "Alpha"
        elif "Beta" in i:
            i== "Beta"
        elif "Gamma" in i:
            i == "Gamma"
        else:
            continue
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
3
0
51
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Один из способов - перебрать список и использовать pd.Series.str.contains:

for item in ['Alpha', 'Beta', 'Gamma']:
    df.loc[df['col'].str.contains(item, regex=False), 'col'] = item

Как указано выше, regex=False должен улучшить производительность.

Это будет более эффективно, чем итерация кадра данных за строкой.

Другие вопросы по теме