Python基于其他列的条件创建新列

Question

我有一个dataframe列，其中包含以下内容：

Audience
searchretargeting
data-capture-320x50
purchase-behavior-320x500
data-capture-728x90

我希望通过基于“-”分隔符拆分“观众”列来创建一个新列（Audience2），理想情况下，我希望只保留拆分的第一个元素（“数据”而不是“capture-320x50”）

如果没有“-”出现，我希望新专栏中填充“受众”中的内容（例如搜索重定目标）：

Audience               Audience2
siteretargeting        siteretargeting
data-capture-320x50    data

我知道如何分割观众栏，但希望添加一些逻辑类型，以避免在栏中没有“-”时新栏为NaN

df['Audience2']=df['Audience'].str.split('-').str[1]

这分割了受众列，只保留了第一个元素，但我一直在努力解决各种if-else和apply lambda语句，以找出如何在不使用NaN的情况下提取没有“-”的数据

Answer 1

让我们用ffill进行修复

df.Audience.str.split('-',expand=True).ffill(axis=1).iloc[:,1]
0    searchretargeting
1              capture
2             behavior
3              capture
Name: 1, dtype: object

更多信息

df.Audience.str.split('-',expand=True).ffill(axis=1)
                   0                  1                  2
0  searchretargeting  searchretargeting  searchretargeting
1               data            capture             320x50
2           purchase           behavior            320x500
3               data            capture             728x90

Answer 2

您可以尝试使用np.where：

df['Audience2']=np.where(df.Audience.str.contains('-'), df.Audience.str.split('-').str[0],df.Audience)

输出：

df
                    Audience          Audience2
0          searchretargeting  searchretargeting
1        data-capture-320x50               data
2  purchase-behavior-320x500           purchase
3        data-capture-728x90               data

Answer 3

试试这个：

df['Audience'].str.split('-').str[0].fillna(df['Audience'])

输出：

0    searchretargeting
1                 data
2             purchase
3                 data
Name: Audience, dtype: object