str.match忽略空白值

Question

當我試圖在空白值上使用str.mtach時，它完全忽略了空白。

在我訴諸使用If語句之前，我想看看能否找到一些幫助來解決這個問題。

df={'Original Litigation':['yes','','','',"No"]} 
df=pd.DataFrame(df) 
df["Suit Filed (Y/N)"]="" 
df["Suit Filed (Y/N)"][df["Original Litigation"].str.match("Yes|Y|represented|Open|Closed",case=False)]='Yes' 
df["Suit Filed (Y/N)"][df["Original Litigation"].str.match("N|No|''",case=False)]='No' 

我確實找到了使用if else語句來獲得所需內容的方法。然而，問題是我仍然必須返回，並查看所有映射到「否」的值。如果我能夠得到上述工作，我只需要篩選空白以查看str.match中需要添加的值。

Answer 1

你可以使用正則表達式模式^$（開始-的字符串，然後結束串） 匹配空字符串：

mask = df["Original Litigation"].str.match("N|^$", case=False) 
df.loc[mask, "Suit Filed (Y/N)"]='No' 

，或者，你可以使用str.len測量長度琴絃：

s = df["Original Litigation"] 
mask = s.str.match("N", case=False) | (s.str.len() == 0) 

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例如，

In [311]: s = pd.Series(['a','','c']) 

In [312]: s.str.match('a|^$') 
Out[312]: 
0  True 
1  True 
2 False 
dtype: bool 

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注意，正則表達式模式N|No將匹配任何與N開頭或No開始。由於No以N開頭，因此N|No的模式相當於N - No不是必需的。同樣，Yes|Y|represented|Open|Closed可以減少到Y|represented|Open|Closed。

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順便問一下，發現有在

df["Suit Filed (Y/N)"][...] = 'No' 

這被稱爲鏈接索引並且因爲在某些情況下，在大熊貓進行作業時，應避免兩套括號（[...][...]）的such an assignment may fail to modify df 。

在熊貓編寫這種正確的方法是使用loc：

df[mask, "Suit Filed (Y/N)"] = 'No'