您可以使用np.where()
函数来实现这个功能。np.where()
函数可以根据条件选择性地赋值。
首先,您需要导入numpy
和pandas
库:
import numpy as np
import pandas as pd
然后,您可以定义一个函数,该函数接受三个参数:要比较的字符串列、要匹配的字符串和要赋值的新列名。函数的实现如下:
def assign_value(df, column, match_string, new_column):
df[new_column] = np.where(df[column] == match_string, match_string, '')
接下来,您可以使用该函数来处理pandas
的DataFrame
。假设您有一个名为df
的DataFrame
,其中包含一个名为column_name
的字符串列,您想要将匹配字符串match_string
赋值给一个名为new_column_name
的新列。您可以调用函数如下:
assign_value(df, 'column_name', 'match_string', 'new_column_name')
这将在df
中创建一个新列new_column_name
,并将匹配的字符串赋值给该列,不匹配的字符串则为空字符串。
这是一个示例代码,您可以根据自己的实际需求进行调整和扩展。希望对您有帮助!
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