pandas，對dataFrame中某一個列的數據進行處理

背景：dataFrame的數據，想對某一個列作邏輯處理，生成新的列，或覆蓋原有列的值

 

下面例子中的df均爲pandas.DataFrame()的數據

 

一、增長新列，或更改某列的值

df["列名"]=值

 

若是值爲固定的一個值，則dataFrame中該列全部值均爲這個數據

 

二、處理某列

df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入參2),axis=1)

 

說明：

一、方法名爲單獨的方法名，能夠處理傳入的x數據

二、x爲每一行的數據，作爲方法的入參1；x中的數據能夠用【x.列名】來獲取

三、入參2等爲方法須要的其餘參數，不須要能夠不寫

四、axis=1，表示每次取一行數據進行處理，按行處理

 

例子以下：

根據列title的是否包含特定詞，來賦值給新的列1或0的值

 

bugInfo['IntegrationTest'] = bugInfo.apply(lambda x: self.bug_rule(x, "IntegrationTest"), axis = 1)
 
def bug_rule(self, frame, type):  # 處理列表中的數據，更新到sql數據庫中
    result = "0"
    if type == "SmokeTest":  # 冒煙測試
        if re.search("^\[冒煙\]|\[冒煙測試\]|【冒煙】|【冒煙測試】", frame["title"]):
            result = "1"
    elif type == "InterfaceTest":  # 接口測試
        if re.search("^\[接口\]|\[接口測試\]|【接口】|【接口測試】", frame["title"]):
            result = "1"
    elif type == "IntegrationTest":  # 集成測試
        if self.IntegrationTime != "" and self.IntegrationTime == frame["created_time"]:
            result = "1"
    return result