首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas的列表理解:如果pandas中的列包含字符串,则返回带有字符串的新列

pandas的列表理解是一种在pandas库中用于处理数据的技术。它允许我们通过一种简洁的方式,根据特定条件对数据进行筛选、转换和操作,从而生成一个新的列。

列表理解的语法类似于Python中的列表推导式,但在pandas中应用于数据框(DataFrame)的列。当某一列包含字符串时,我们可以使用列表理解来创建一个新的列,其中包含原始列中包含特定字符串的元素。

下面是一个示例,展示了如何使用列表理解来实现这个功能:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的数据框
data = {'col1': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
        'col2': ['I like apple', 'I hate banana', 'I love orange', 'I dislike grape']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用列表理解创建新列
df['new_col'] = [x if 'apple' in x else '' for x in df['col2']]

# 打印结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     col1            col2        new_col
0   apple   I like apple          I like apple
1  banana  I hate banana
2  orange  I love orange
3   grape  I dislike grape

在上述示例中,我们首先创建了一个包含两列的数据框。然后,我们使用列表理解来遍历col2列中的每个元素,并检查是否包含字符串'apple'。如果包含,则将该元素赋值给新列new_col,否则赋值为空字符串。

这样,我们就成功地创建了一个新的列new_col,其中包含原始列col2中包含字符串'apple'的元素。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库(TencentDB),产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cdb

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Pandas返回每个个体记录属性为1标签集合

一、前言 前几天在J哥Python群【Z】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。 各位群友,打扰了。能否咨询个pandas处理问题?...左边一id代表个体/记录,右边是这些个体/记录属性布尔值。我想做个处理,返回每个个体/记录属性为1标签集合。...后来他粉丝自己朋友也提供了一个更好方法,如下所示: 方法还是很多,不过还得是apply最为Pythonic! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...站不住就准备加仓,这个pandas语句该咋写?

13930
  • 深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

    默认: 从文件、URL、文件对象中加载带有分隔符数据,默认分隔符是逗号。...=None names 指定列名,如果文件包含header行,应该显性表示header=None ,header可以是一个整数列表,如0,1,3。...有的IDE利用Pandasread_csv函数导入数据文件时,若文件路径或文件名包含中文,会报错。...squeeze 如果解析数据只包含返回一个Series dtype 数据或数据类型,参考read_csv即可 engine 如果io不是缓冲区或路径,必须将其设置为标识io。...convert_axes boolean,尝试将轴转换为正确dtypes,默认值为True convert_dates 解析日期列表如果为True,尝试解析类似日期,默认值为True参考标签

    12.2K40

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    Pandas 如果未指定索引,默认使用 RangeIndex(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推),类似于电子表格行标题/数字。...索引值也是持久,所以如果你对 DataFrame 行重新排序,特定行标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 副本。...按值排序 Excel电子表格排序,是通过排序对话框完成pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列表来排序。...如果找到子字符串该方法返回其位置。如果未找到,返回 -1。请记住,Python 索引是从零开始。 tips["sex"].str.find("ale") 结果如下: 3....; 如果匹配多行,每个匹配都会有一行,而不仅仅是第一行; 它将包括查找表所有,而不仅仅是单个指定; 它支持更复杂连接操作; 其他注意事项 1.

    19.5K20

    深入理解pandas读取excel,tx

    默认: 从文件、URL、文件对象中加载带有分隔符数据,默认分隔符是逗号。...=None names 指定列名,如果文件包含header行,应该显性表示header=None ,header可以是一个整数列表,如[0,1,3]。...具体查看csv.Dialect 文档 error_bad_lines 如果一行包含太多,那么默认不会返回DataFrame ,如果设置成false,那么会将改行剔除(只能在C解析器下使用) warn_bad_lines...squeeze 如果解析数据只包含返回一个Series dtype 数据或数据类型,参考read_csv即可 engine 如果io不是缓冲区或路径,必须将其设置为标识io。...convert_axes boolean,尝试将轴转换为正确dtypes,默认值为True convert_dates 解析日期列表如果为True,尝试解析类似日期,默认值为True参考标签

    6.2K10

    直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

    堆叠参数是其级别。在列表索引,索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别(最右边一个)。...合并不是pandas功能,而是附加到DataFrame。始终假定合并所在DataFrame是“左表”,在函数作为参数调用DataFrame是“右表”,并带有相应键。...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列在另一个键该键不包含在合并DataFrame。...“inner”:仅包含元件键是存在于两个数据帧键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,单词“ join”应立即与按添加相联系。...请注意,concat是pandas函数,而不是DataFrame之一。因此,它接受要连接DataFrame列表如果一个DataFrame另一包含,默认情况下将包含,缺失值列为NaN。

    13.3K20

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    为了沿袭字典访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。...或字典(用于重命名行标签和标签) reindex,接收一个序列与已有标签匹配,当原标签不存在相应信息时,填充NAN或者可选填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空...例如,当标签类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间字符串作为索引切片,引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...isin/notin,条件范围查询,即根据特定值是否存在于指定列表返回相应结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值

    13.9K20

    Python科学计算之Pandas

    这里返回结果和之前一模一样,即一个包含我们所选数据series。...好,我们也可以在Pandas做同样事。 ? 上述代码将范围一个布尔值dataframe,其中,如果9、10月降雨量低于1000毫米,对应布尔值为‘True’,反之,则为’False’。...它将会返回该行一个series。在返回series,这一行每一都是一个独立元素。 可能在你数据集里有年份,或者年代,并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。...这样,我们可以设置一个(或多个)索引。 ? 这将会给’water_year’一个索引值。注意到列名虽然只有一个元素,却实际上需要包含于一个列表。...如果你想要多个索引,你可以简单地在列表增加另一个列名。 ? 在上面这个例子,我们把我们索引值全部设置为了字符串。这意味着我们不可以使用iloc索引这些列了。这种情况该如何?我们使用loc。

    2.9K00

    Pandas 秘籍:1~5

    分配值或删除带有点符号可能会导致意外结果。 因此,在生产代码应避免使用点表示法访问。 更多 如果会引起麻烦,为什么有人会使用点符号语法呢? 程序员很懒,而且键入字符更少。...如果传递了字符串,它将返回一维序列。 如果列表传递给索引运算符,它将以指定顺序返回列表中所有数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。...手动排序此秘籍容易受到人为错误影响,因为很容易错误地忘记列表。 步骤 5 通过将顺序作为列表传递给索引运算符来完成重新排序。 现在,这个顺序比原来要明智得多。...如果步骤 4 求值为True,整个数据帧至少存在一个缺失值。 更多 电影数据集中具有对象数据类型大多数列都包含缺少值。...如果传递单个标量值,返回一个序列。 如果传递了列表或切片对象,返回一个数据帧。

    37.5K10

    python数据分析——数据分析数据导入和导出

    这两种格式文件都可以用PythonPandas模块read_excel方法导入。read_excel方法返回结果是DataFrame, DataFrame对应着Excel。...sheet_name参数:该参数用于指定导入Excel文件哪一个sheet,如果不填写这个参数,默认导入第一个sheet。...对于Pandasto_excel()方法,有下列参数说明: sheet_name:字符串,默认值为"Sheet1",指包含DataFrame数据名称。...np_rep:字符串,默认值为 ’ '。指缺失数据表示方式。 columes:序列,可选参数,要编辑。 header:布尔型或字符串列表,默认值为True。...如果给定字符串列表表示它是列名称别名。 index:布尔型,默认值为True,行名(索引)。 index_label:字符串或序列,默认值为None。

    16210

    Python数据分析数据导入和导出

    header(可选,默认为’infer’):指定csv文件行作为列名行数,默认为第一行。如果设置为None,表示文件没有列名。...例如,kw={'allow_comments': True}表示允许在JSON文件包含注释。 返回值: Python对象:将JSON数据解析后得到Python对象。...注意事项: 读取JSON文件必须存在并且格式正确,否则函数将会抛出异常。 JSON文件可以包含不同类型数据,如字符串、数字、布尔值、列表、字典等。...na_values:一个列表字符串,用于指定需要识别为缺失值特殊字符串返回值: 如果HTML文件只有一个表格,返回一个DataFrame对象。...如果HTML文件中有多个表格,返回一个包含所有表格列表,每个表格都以DataFrame对象形式存储在列表

    24010

    数据分析利器--Pandas

    (参考:Series与DataFrame) DataFrame:一个Datarame表示一个表格,类似电子表格数据结构,包含一个经过排序列表集,它们每一个都可以有不同类型值(数字,字符串,布尔等等...名称 维度 说明 Series 1维 带有标签同构类型数组 DataFrame 2维 表格结构,带有标签,大小可变,且可以包含异构数据 DataFrame可以看做是Series容器,即:一个DataFrame...可以包含若干个Series。...默认为False keep_date_col 如果连接到解析日期,保留连接。默认为False。 converters 转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义日期时,以内部形式存储。...skip_footer 文件末尾需要忽略行数 verbose 输出各种解析输出信息 encoding 文件编码 squeeze 如果解析数据只包含返回一个Series thousands

    3.7K30

    Python数据分析-pandas库入门

    Series 单个或一组值,代码示例: obj2[['a', 'b', 'c']] obj2['a']=2 obj2[['a', 'b', 'c']] [‘a’,’b’,’c]是索引列表,即使它包含字符串而不是整数...,它含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...,输出如下: 对于特别大 DataFrame,head 方法会选取前五行: frame.head() 如果指定了序列, DataFrame 就会按照指定顺序进行排列,代码示例: pd.DataFrame...另一种常见数据形式是嵌套字典,如果嵌套字典传给 DataFrame,pandas 就会被解释为:外层字典键作为,内层键作为行索引,代码示例: #DataFrame另一种常见数据形式是嵌套字典...,但是因为一些操作会生成包含被索引化数据,理解它们工作原理是很重要

    3.7K20

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    它提供了两种类型数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表某一,后面学习和用到所有Pandas骚操作...别忘了,第一步一定是先导入我们库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一标题及其对应值(此处一定要用列表...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作我们对每个渠道贡献销售额更感兴趣。

    1.8K30

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    它提供了两种类型数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表某一,后面学习和用到所有Pandas骚操作...别忘了,第一步一定是先导入我们库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一标题及其对应值(此处一定要用列表...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作我们对每个渠道贡献销售额更感兴趣。

    2K12

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    它提供了两种类型数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表某一,后面学习和用到所有Pandas骚操作...别忘了,第一步一定是先导入我们库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一标题及其对应值(此处一定要用列表...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作我们对每个渠道贡献销售额更感兴趣。

    1.4K40

    Pandas全景透视:解锁数据科学黄金钥匙

    DataFrame就是Series,Series可以转化为DataFrame,调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 一种数据结构,可以看作是带有标签一维数组。...具体来说,map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数,然后根据这个字典或函数对 Series 每个元素进行映射或转换,生成一个 Series,并返回该 Series。...如果传入是一个字典, map() 函数将会使用字典中键对应值来替换 Series 元素。如果传入是一个函数, map() 函数将会使用该函数对 Series 每个元素进行转换。...0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按删除。inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。...,如果填入整数n,表示将x数值分成等宽n份(即每一组内最大值与最小值之差约相等);如果是标量序列,序列数值表示用来分档分界值如果是间隔索引,“ bins”间隔索引必须不重叠举个例子import

    10510

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    它提供了两种类型数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表某一,后面学习和用到所有Pandas骚操作...别忘了,第一步一定是先导入我们库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一标题及其对应值(此处一定要用列表...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作我们对每个渠道贡献销售额更感兴趣。

    1.7K30

    Python 数据处理:Pandas使用

    ,它含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...如果没有显式指定索引,各Series索引会被合并成结果行索引 由字典组成字典 各内层字典会成为一。...计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合布尔型数组 delete 删除索引i处元素,并得到Index drop 删除传入值,并得到Index insert 将元素插入到索引...Series索引匹配到DataFrame,然后沿着行一直向下广播: print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame或Series索引找不到,参与运算两个对象就会被重新索引以形成并集...如果某个索引对应多个值,返回一个Series;而对应单个值返回一个标量值: print(obj['a']) print(obj['c']) 这样会使代码变复杂,因为索引输出类型会根据标签是否有重复发生变化

    22.7K10

    一文带你快速入门Python | 初识Pandas

    它提供了两种类型数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表某一,后面学习和用到所有Pandas骚操作...别忘了,第一步一定是先导入我们库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一标题及其对应值(此处一定要用列表...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作我们对每个渠道贡献销售额更感兴趣。

    1.3K01
    领券