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背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值
下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据
1、增加新列,或更改某列的值
df["列名"]=值
如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据
2、处理某列
df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)
说明:
1、方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据
2、x为每一行的数据,做为方法的入参1;x中的数据可以用【x.列名】来获取
3、入参2等为方法需要的其他参数,不需要可以不写
4、axis=1,表示每次取一行数据进行处理,按行处理
例子如下:
根据列title的是否包含特定词,来赋值给新的列1或0的值
bugInfo['IntegrationTest'] = bugInfo.apply(lambda x: self.bug_rule(x, "IntegrationTest"), axis = 1) def bug_rule(self, frame, type): # 处理列表中的数据,更新到sql数据库中 result = "0" if type == "SmokeTest": # 冒烟测试 if re.search("^\[冒烟\]|\[冒烟测试\]|【冒烟】|【冒烟测试】", frame["title"]): result = "1" elif type == "InterfaceTest": # 接口测试 if re.search("^\[接口\]|\[接口测试\]|【接口】|【接口测试】", frame["title"]): result = "1" elif type == "IntegrationTest": # 集成测试 if self.IntegrationTime != "" and self.IntegrationTime == frame["created_time"]: result = "1" return result
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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更新日志
2024年10月07日
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