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：

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：

     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。

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