Преобразование строк серии pandas в числа

`Следующая серия содержит результат в виде строки списков со значениями PASS или FAIL. Вход:-

результат "['ПРОШЕЛ','НЕ ПРОШЕЛ']" "['ПРОШЕЛ','НЕ ПРОШЕЛ','ПРОШЕЛ','НЕ ПРОШЕЛ']" "['НЕУДАЧА','НЕУДАЧА']"

Выход:

результат 1 1 0

Если в какой-либо строке есть хотя бы один PASS в качестве значения, верните 1, иначе верните 0. Вход:-

результат "['ПРОШЕЛ','НЕ ПРОШЕЛ']" "['ПРОШЕЛ','НЕ ПРОШЕЛ','ПРОШЕЛ','НЕ ПРОШЕЛ']" "['НЕУДАЧА','НЕУДАЧА']"
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.
0
0
78
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Если есть списки, используйте оператор in:

df['result'] = [int('PASS' in x) for x in df['result']]
#alternative solution
df['result'] = df['result'].apply(lambda x: 'PASS' in x).astype(int)

Если строки используют Series.str.contains:

df['result'] = df['result'].str.contains('PASS').astype(int)

Простой и быстрый подход, используйте регулярное выражение с str.contains:

# if your want a robust check
df['result'] = df['result'].str.contains(r'\bPASS\b').astype(int)

# or if you're sure there are only PASS/FAIL
df['result'] = df['result'].str.contains('PASS').astype(int)

Другие вопросы по теме