Python 中列表理解的多个条件

Question

我想根据索引中的值创建一个列：如果索引以字母值开头而不是 'I0'，则返回“P”，否则返回“C”。尝试过：df['new_col'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x[0].startswith("I0"))  else 'C' for x in df.index]但它返回以以下开头的行的“P” 'I0'：         A           B           C       new_colIndex           I00001  1.325337    4.692308    1.615385    PI00002  1.614780    3.615385    0.769231    PI00003  1.141453    5.461538    2.000000    PI00004  0.918300    8.538462    2.769231    PI00005  1.189606    11.846154   2.692308    PI00006  0.941459    7.153846    2.153846    PI00007  0.466383    12.153846   9.384615    PI00008  0.308627    198.692308  23.461538   PI00011  0.537142    23.384615   6.846154    PI00012  1.217390    11.923077   1.230769    PI00013  1.052840    3.384615    2.000000    P...可重现的例子：df = pd.DataFrame({'A': {'I00001': 1.3253365856660808,  'I00002': 1.6147800817881086,  'I00003': 1.1414534979918203,  'I00004': 0.9183004454646491,  'I00005': 1.1896061362142527,  'I00006': 0.941459102789141,  'I00007': 0.46638312473267185,  'I00008': 0.3086270976042302,  'I00011': 0.5371419441302684,  'I00012': 1.2173904641254587,  'I00013': 1.052839529263679,  'I00014': 1.3587324409735149,  'I00015': 3.464101615137755,  'I00016': 1.1989578808281798,  'I00018': 0.2433560755649686,  'I00019': 0.5510000980337852,  'I00020': 3.464101615137755,  'I00022': 1.0454523047666737,  'I00023': 1.3850513878332371,  'I00024': 1.3314720972390754}, 'B': {'I00001': 4.6923076923076925,  'I00002': 3.6153846153846154,  'I00003': 5.461538461538462,  'I00004': 8.538461538461538,  'I00005': 11.846153846153847,  'I00006': 7.153846153846154,  'I00007': 12.153846153846153,  'I00008': 198.69230769230768,  'I00011': 23.384615384615383,  'I00012': 11.923076923076923,  'I00013': 3.3846153846153846,  'I00014': 1.0,)

Answer 1

非循环解决方案numpy.where：

df['new_col'] = np.where(df.index.str[0].str.isalpha() &

                         ~df.index.str.startswith("I0"), 'P', 'C')

您的解决方案 -x[0]从中删除x[0].startswith("I0")- 它测试第一个值，如果不是I0，则始终是True：

df['new_col'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x.startswith("I0"))   

                     else 'C' for x in df.index]

测试：

df = pd.DataFrame({'A': {'AA00001': 1.3253365856660808,

  'I00002': 1.6147800817881086,

  'IR0003': 1.1414534979918203,

  '00004': 0.9183004454646491,

  '**00005': 1.1896061362142527,

  'I00007': 0.46638312473267185}}

)

df['new_col'] = np.where(df.index.str[0].str.isalpha() &

                         ~df.index.str.startswith("I0"), 'P', 'C')

df['new_col1'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x.startswith("I0"))   

                      else 'C' for x in df.index]

print (df)

                A new_col new_col1

**00005  1.189606       C        C

00004    0.918300       C        C

AA00001  1.325337       P        P

I00002   1.614780       C        C

I00007   0.466383       C        C

IR0003   1.141453       P        P

Answer 2

您正在检查x[0].startswith("I0")您的代码，这是不正确的尝试这个（检查x.startswith("I0")）

df['new_col'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x.startswith("I0"))  else 'C' for x in df.index]