Python的大熊猫：改变一列基于其他动态

我有以下阵列：Python的大熊猫：改变一列基于其他动态

Key, Value 

Up, a 
Up, b 
Up, b_regen 
Up, c_regen 
Down, a 
Down, b 
Down, b_regen 
Down, c

其中value == * _regen变化键（按键）_regen *是通配符

输出将是：

Up, a 
Up, b 
Up_regen, b_regen 
Up_regen, c_regen 
Down, a 
Down, b 
Down, c 
Down_regen, b_regen

我有这个迄今为止得到：

x = df['Key'].values[df['Values'].values == 'b_regen'] = 'Up_regen'

这可行，但它不是动态的。我需要上/下_regen部分不被硬编码如上。理想情况下，'b_regen'值也不会被硬编码，并会查找其中包含'_regen'的任何变量。不过，我认为如果将它变成函数，我可以得到解决方法。

来源

2014-09-19 Tristan Forward

如果你有一个DataFrame这样的：

a = pandas.DataFrame([['Up', 'a'], ['Up', 'a_regen'], ['Down', 'b_regen']], columns=['key', 'value']) 
>>> a 
    key value 
0 Up  a 
1 Up a_regen 
2 Down b_regen

您可以创建一个确定的值列在'_regen'结束，然后应用它的值的函数：

def is_regen(s): 
    return s[-5:] == '_regen'

然后只需添加字符串到您的密钥的末尾：

a.loc[a['value'].apply(is_regen), 'key'] += '_regen' 
>>> a 
      key value 
0   Up  a 
1 Up_regen a_regen 
2 Down_regen b_regen

来源

2014-09-19 16:44:24 Mike

您是否知道如果可能se这样可以将def is_regen函数中的'_regen'作为变量传递给硬编码？ – 2014-09-19 17:26:25

当然，你的函数只需要2个参数，'def has_substring（s，end）：return s [-len（end）：] == end' – Mike 2014-09-19 17:51:34

是的，但是如何在apply函数中真正传递参数。你不能简单地使用a.loc [a ['value']。apply（has_substring（s，“regen”）），'key'] + ='_regen'。在apply函数中，参数通过“args =”参数传递，就像这样a.loc [a ['value']。apply（func = has_substring args =“regen”，'key'] + ='_regen' – 2014-09-19 18:30:46

Python的大熊猫：改变一列基于其他动态

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