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无需使用 for 循环。相反,您可以使用pandas
矢量化函数。
您可以与库
fillna()
一起使用。本质上,您正在用从描述列中提取的信息替换值。.str.extract()
pandas
NaN
您可以传递一个标志,
flags=re.IGNORECASE
以在匹配时忽略大小写。最后,我们必须使用
, expand=False
返回一个系列,因为返回一个数据帧,这在处理数据帧而不是系列str.extract()
时会导致错误。.fillna()
import pandas
import re
keyword = ['gmc', 'toyota', 'cadillac']
df['manufacturer'] = df['manufacturer'].fillna(
df['description'].str.extract('(gmc|toyota|cadillac)', flags=re.IGNORECASE, expand=False))
df['cylinders'] = df['cylinders'].fillna(
df['description'].str.extract('(\d+\s+cylinders?)', flags=re.IGNORECASE, expand=False))
df
Out[1]:
manufacturer cylinders description
0 toyota 5 cylinders toyota, gmc 10 years old.
1 gmc NaN gmc, Motor runs and drives good.
2 NaN 4 cylinders Motor old, in pieces. 4 cylinders
3 Cadillac 12 cylinders 2 owner 0 rust. Cadillac.
如果您需要输出为小写,您可以将str.lower()或添加str.casefold()到每列上面每行代码的末尾。操作与符号和不同语言casefold()类似lower(),但更可靠。
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