如何在Python dfply上对startswith（）使用conditional语句？

Question

我正在使用包dfply在Python上进行数据争用。在

我想从数据集的'FC06'创建一个新变量“a06”，以便：

• a06=1，如果FC06[i]以字符“1”开头（例如：FC06[i]=173）
• a06=2，如果FC06[i]以字符“2”开头
• 如果FC06[i]=NaN，则a06=NaN

例如，对于输入：

df = pd.DataFrame({'FC06':[173,170,220,float('nan'),110,230,float('nan')]})

我想得到输出：

^{pr2}$

在R上，可通过以下方式获得：

data_a %>% mutate(a06 = ifelse(substr(FC06,1,1)=="1",1,ifelse(substr(FC06,1,1)=="1",2,NaN)))

但我不知道如何使用Python来实现这一点。在

我实现了第一个版本，只有两个备选方案：NaN或1，以及：

data_a >>        mutate(a06=if_else((X['FC06'].apply(pd.isnull)),float('nan'),1)

但是我不知道如何根据FC06的第一个字符来区分结果。在

（我尝试了如下方法：

(data_a >> mutate(a06=if_else(X['FC06'].apply(pd.isnull),float('nan'),if_else(X['FC06'].apply(str)[0]=='1',1,2))))

但是没有成功： -[0]不适用于获取第一个字符 -和/或str（）不能与apply一起使用（两者都不能str.startswith（‘1’）

有人知道如何解决这种情况吗？在

或者另一个在Python上实现的包？在

谢谢你！！在

Answer 1

如果只有3位数字，则可以使用楼层划分：

df['FC06'] //= 100

如果有字符串，可以使用pd.Series.mask：

^{pr2}$

你会注意到你的整数变成了浮点数。这是由于NaN值的存在而造成的，这些值被认为是float。一般来说，这不应该是个问题。在