J'ai le code suivant: qui entraîne le tableau suivant P> col1 col2
0 SUPER_280 280
1 AASD 280
2 AASD 280
3 SUPER_350 350
4 AASD 350
5 SUPER_150 150
6 AASD 150
7 AASD 150
​````
Thanks in advance
4 Réponses :
Nous pouvons utiliser Nous pouvons également utiliser sortie Série.str.contains pour vérifier où le mot super apparaît,
Alors gardez les 3 derniers caractères avec Série.where et remplissez le reste avec série.ffill : pd.to_numérique avec erreurs = 'coerce'
Pour transformer les 3 derniers caractères en numériques et remplir le reste avec série.fr
Nous pouvons utiliser ou en utilisant str.split + série.ffill : np.where Pour vérifier conditionnellement si col1 a super :
valeur de test super code> par Series.str.Contains Code> , obtenez les 3 dernières valeurs de la colonne par indexation et remplissage vers l'avant Valeurs manquantes: m = df1['col1'].str.contains('SUPER')
df1.loc[m, 'col2'] = df1.loc[m, 'col1'].str[-3:]
df1['col2'] = df1['col2'].ffill()
print (df1)
col1 col2
0 SUPER_280 280
1 AASD 280
2 AASD 280
3 SUPER_350 350
4 AASD 350
5 SUPER_150 150
6 AASD 150
7 AASD 150
Il sépare l'expression en fonction du caractère _ , prend le dernier élément et l'attribue à col2 s'il est chiffre et attribue Aucun à col2 sinon. Ensuite, remplit avec rill en fonction de la valeur précédente.