Pandas Error Matching String

Question

Ich habe Daten wie die SampleDf Daten unten. Ich versuche Werte in einer Spalte in meinem Datenrahmen zu überprüfen, um zu sehen, ob sie 'Summe' oder 'Anzahl' oder 'Avg' enthalten, und erstelle dann eine neue Spalte mit dem Wert 'Summe', 'Anzahl' oder 'Avg' . Wenn ich den unten stehenden Code auf meinem realen Datenfeld ausführe, erhalte ich den Fehler unten. Wenn ich dtypes auf meinem realen Datenrahmen laufe, sagt es, dass alle Spalten Objekte sind. Der folgende Code bezieht sich auf den Post unten. Leider bekomme ich nicht die gleichen Fehler, wenn ich den Code auf SampleDf ausführe, den ich zur Verfügung gestellt habe, aber ich konnte meinen ganzen Datenrahmen nicht veröffentlichen.

Beitrag: Pandas and apply function to match a string

Code: 

SampleDf=pd.DataFrame([['tom',"Avg(case when Value1 in ('Value2') and [DateType] in ('Value3') then LOS end)"],['bob',"isnull(Avg(case when XferToValue2 in (1) and DateType in ('Value3') and [Value1] in ('HM') then LOS end),0)"]],columns=['ReportField','OtherField']) 


search1='Sum' 
search2='Count' 
search3='Avg' 


def Agg_type(x): 
    if search1 in x: 
     return 'sum' 
    elif search2 in x: 
     return 'count' 
    elif search3 in x: 
     return 'Avg' 
    else: 
     return 'Other' 

SampleDf['AggType'] = SampleDf['OtherField'].apply(Agg_type) 

SampleDf.head() 


Error: 

--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-17-a2b4920246a7> in <module>() 
    17   return 'Other' 
    18 
---> 19 SampleDf['AggType'] = SampleDf['OtherField'].apply(Agg_type) 
    20 
    21 #SampleDf.head() 

C:\Users\Name\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds) 
    2292    else: 
    2293     values = self.asobject 
-> 2294     mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype) 
    2295 
    2296   if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series): 

pandas\src\inference.pyx in pandas.lib.map_infer (pandas\lib.c:66124)() 

<ipython-input-17-a2b4920246a7> in Agg_type(x) 
     8 
     9 def Agg_type(x): 
---> 10  if search1 in x: 
    11   return 'sum' 
    12  elif search2 in x: 

TypeError: argument of type 'float' is not iterable 

Answer 1

Sie können dies versuchen:

SampleDf['new_col'] = np.where(SampleDf.OtherField.str.contains("Avg"),"Avg", 
          np.where(SampleDf.OtherField.str.contains("Count"),"Count", 
            np.where(SampleDf.OtherField.str.contains("Sum"),"Sum","Nothing"))) 

Bitte beachten Sie, dass diese ordnungsgemäß funktionieren, wenn Sie nicht beide Avg und Count oder Sum in derselben Saite .
Wenn Sie, bitte beachten Sie mich, ich werde nach einem besseren Ansatz suchen.
Natürlich, wenn etwas nicht Ihren Bedürfnissen entspricht, melden Sie es auch zurück.
Hoffnung, das war hilfreich

Erklärung:

, was passiert, ist, dass Sie für Indizes sind, wo Avg in der Zeichenfolge innerhalb OtherField Spalte ist und new_col mit „Avg“ in diesen Indizes füllen. für die restlichen Felder (wo nicht „Avg“ gibt, suchen Sie Count und das gleiche tun und halten Sie für Sum das gleiche tun

Dokumentation.

np.where

pandas.series.str.contains