Python 中列表理解的多个条件

Question

我想根据索引中的值创建一个列：

如果索引以字母值开头而不是 'I0'，则返回“P”，否则返回“C”。

尝试过：

df['new_col'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x[0].startswith("I0"))  else 'C' for x in df.index]

但它返回以以下开头的行的“P” 'I0'：

         A           B           C       new_col

Index           

I00001  1.325337    4.692308    1.615385    P

I00002  1.614780    3.615385    0.769231    P

I00003  1.141453    5.461538    2.000000    P

I00004  0.918300    8.538462    2.769231    P

I00005  1.189606    11.846154   2.692308    P

I00006  0.941459    7.153846    2.153846    P

I00007  0.466383    12.153846   9.384615    P

I00008  0.308627    198.692308  23.461538   P

I00011  0.537142    23.384615   6.846154    P

I00012  1.217390    11.923077   1.230769    P

I00013  1.052840    3.384615    2.000000    P

...

可重现的例子：

df = pd.DataFrame({'A': {'I00001': 1.3253365856660808,

  'I00002': 1.6147800817881086,

  'I00003': 1.1414534979918203,

  'I00004': 0.9183004454646491,

  'I00005': 1.1896061362142527,

  'I00006': 0.941459102789141,

  'I00007': 0.46638312473267185,

  'I00008': 0.3086270976042302,

  'I00011': 0.5371419441302684,

  'I00012': 1.2173904641254587,

  'I00013': 1.052839529263679,

  'I00014': 1.3587324409735149,

  'I00015': 3.464101615137755,

  'I00016': 1.1989578808281798,

  'I00018': 0.2433560755649686,

  'I00019': 0.5510000980337852,

  'I00020': 3.464101615137755,

  'I00022': 1.0454523047666737,

  'I00023': 1.3850513878332371,

  'I00024': 1.3314720972390754},

 'B': {'I00001': 4.6923076923076925,

  'I00002': 3.6153846153846154,

  'I00003': 5.461538461538462,

  'I00004': 8.538461538461538,

  'I00005': 11.846153846153847,

  'I00006': 7.153846153846154,

  'I00007': 12.153846153846153,

  'I00008': 198.69230769230768,

  'I00011': 23.384615384615383,

  'I00012': 11.923076923076923,

  'I00013': 3.3846153846153846,

  'I00014': 1.0,

)

Answer 1

非循环解决方案numpy.where：df['new_col'] = np.where(df.index.str[0].str.isalpha() &                         ~df.index.str.startswith("I0"), 'P', 'C')您的解决方案 -x[0]从中删除x[0].startswith("I0")- 它测试第一个值，如果不是I0，则始终是True：df['new_col'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x.startswith("I0"))                        else 'C' for x in df.index]测试：df = pd.DataFrame({'A': {'AA00001': 1.3253365856660808,  'I00002': 1.6147800817881086,  'IR0003': 1.1414534979918203,  '00004': 0.9183004454646491,  '**00005': 1.1896061362142527,  'I00007': 0.46638312473267185}})df['new_col'] = np.where(df.index.str[0].str.isalpha() &                         ~df.index.str.startswith("I0"), 'P', 'C')df['new_col1'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x.startswith("I0"))                         else 'C' for x in df.index]print (df)                A new_col new_col1**00005  1.189606       C        C00004    0.918300       C        CAA00001  1.325337       P        PI00002   1.614780       C        CI00007   0.466383       C        CIR0003   1.141453       P        P

Answer 2

您正在检查x[0].startswith("I0")您的代码，这是不正确的尝试这个（检查x.startswith("I0")）df['new_col'] = ['P' if (x[0].isalpha() and not x.startswith("I0"))  else 'C' for x in df.index]