Если столбец содержит строку из массива строк, создайте новый столбец с

Question

У меня есть фрейм данных, который выглядит следующим образом

     Col1     Col2    
0     22     Apple
1     43     Carrot 
2     54     Orange
3     74     Spinach
4     14     Cucumber 

И мне нужно добавить новый столбец с категориями «Фрукты», «Овощи» или «Листья». Я создал список для каждой категории

Fru = {'Apple','Orange', 'Grape', 'Blueberry', 'Strawberry'}
Veg = {'Cucumber','Carrot','Broccoli', 'Onion'}
Leaf = {'Lettuce', 'Kale', 'Spinach'}

И результат должен выглядеть следующим образом

    Col1      Col2     Category 
0     22     Apple      Fruit
1     43     Carrot     Vegetable 
2     54     Orange     Fruit
3     74     Spinach    Leaf
4     14     Cucumber   Vegetable

Я пробовал np.where и содержит , но обе функции дают: 'in 'требуется строка в качестве левого операнда, не задано

Answer 1

Это потому, что вы не создали список, вы создали набор, как показывает ваша ошибка. Вы можете попытаться создать список в качестве аргумента для .isin():

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Col1':[22,43,54,74,14],'Col2':['Apple','Carrot','Orange','Spinach','Cucumber']})

Fru = {'Apple','Orange', 'Grape', 'Blueberry', 'Strawberry'}
Veg = {'Cucumber','Carrot','Broccoli', 'Onion'}
Leaf = {'Lettuce', 'Kale', 'Spinach'}

df['Category'] = np.where(df['Col2'].isin(Fru),'Fruit',
  np.where(df['Col2'].isin(Veg),'Vegetable',
  np.where(df['Col2'].isin(Leaf),'Leaf')))
print(df)

Вывод:

  Col1      Col2   Category
0    22     Apple      Fruit
1    43    Carrot  Vegetable
2    54    Orange      Fruit
3    74   Spinach       Leaf
4    14  Cucumber  Vegetable

Answer 2

Другой подход, который вы можете попробовать с for loop:

df = pd.DataFrame({'Col1': [22,43,54,74,14], 'Col2': ['Apple','Carrot','Orange','Spinach','Cucumber']})

Fruit = ['Apple','Orange', 'Grape', 'Blueberry', 'Strawberry']
Vegetable = ['Cucumber','Carrot','Broccoli', 'Onion']
Leaf = ['Lettuce', 'Kale', 'Spinach']

mylist = []
for i in df['Col2']:
    if i in Fruit:
        mylist.append('Fruit')
    elif i in Vegetable:
        mylist.append('Vegetable')
    elif i in Leaf:
        mylist.append('Leaf')

df['Category'] = mylist

print(df)
   Col1      Col2   Category
0    22     Apple      Fruit
1    43    Carrot  Vegetable
2    54    Orange      Fruit
3    74   Spinach       Leaf
4    14  Cucumber  Vegetable

Answer 3

Используйте Series.map с новым словарем d1:

Fru = {'Apple','Orange', 'Grape', 'Blueberry', 'Strawberry'}
Veg = {'Cucumber','Carrot','Broccoli', 'Onion'}
Leaf = {'Lettuce', 'Kale', 'Spinach'}

d = {'Fruit':Fru, 'Vegetable':Veg,'Leaf':Leaf}

#swap key values in dict
#http://stackoverflow.com/a/31674731/2901002
d1 = {k: oldk for oldk, oldv in d.items() for k in oldv}
print (d1)

df['Category'] = df['Col2'].map(d1)
print (df)
   Col1      Col2   Category
0    22     Apple      Fruit
1    43    Carrot  Vegetable
2    54    Orange      Fruit
3    74   Spinach       Leaf
4    14  Cucumber  Vegetable

Или используйте numpy.select:

df['Category'] = np.select([df['Col2'].isin(Fru),df['Col2'].isin(Veg),df['Col2'].isin(Leaf)],
                           ['Fruit','Vegetable','Leaf'])
print (df)

   Col1      Col2   Category
0    22     Apple      Fruit
1    43    Carrot  Vegetable
2    54    Orange      Fruit
3    74   Spinach       Leaf
4    14  Cucumber  Vegetable