使用lambda条件和pandas str.contains来合并字符串

Question

我正在尝试学习一些东西，深入研究了Kaggle上全球鲨鱼袭击数据库，并尝试使用lambda函数和str.contains找到最佳的字符串分组方式。

基本上在任何一个包含短语skin diving的字符串中，比如'skin diving for abalone'，我想要在data['Activity']列中替换活动为skin diving。(有92种皮肤潜水的变化，因此尝试使用lambda函数)

我可以使用以下代码返回一个布尔系列：

data['Activity].str.contains('skin diving')

但我不确定如何在此条件为真时更改该值

我的lambda函数= data.apply(lambda x: '自由潜水' if x.str.contains('自由潜水') else x) 但我遇到了语法错误，而且我对lambda函数和pandas不熟悉，希望能得到帮助。

- hselbie

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“if”表达式必须有“else”部分：“x if condition else y”。您的lambda没有“else”部分。 - DYZ

Answer 1

你可以在lambda函数中使用in运算符来测试子字符串，而不是使用Series.str方法。

data['activity'] = data['activity'].apply(lambda x: 'skin diving' if 'skin diving' in x else x)

- cmaher

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谢谢伙计，非常有用。我没有想到in运算符。 - hselbie

我该如何对一个字符串使用正则表达式？我想循环遍历一系列的单元格，如果单元格包含括号 （ 或 ），则执行某些操作，否则执行其他操作。 - user3871

似乎在lambda语句中，条件语句需要一个else子句。 - Daniel Black

Answer 2

你可以使用str.contains方法和np.where。

In [141]: df
Out[141]:
         activity
0  free diving ok
1              ok

In [142]: df.activity = np.where(df.activity.str.contains('free diving'),
                                 'free diving', df.activity)

In [143]: df
Out[143]:
      activity
0  free diving
1           ok

- Zero