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背景：dataFrame的數據，想對某一個列做邏輯處理，生成新的列，或覆蓋原有列的值
下面例子中的df均為pandas.DataFrame()的數據
1、增加新列，或更改某列的值
df["列名"]=值
如果值為固定的一個值，則dataFrame中該列所有值均為這個數據
2、處理某列
df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入參2),axis=1)
說明：
1、方法名為單獨的方法名，可以處理傳入的x數據
2、x為每一行的數據，做為方法的入參1；x中的數據可以用【x.列名】來獲取
3、入參2等為方法需要的其他參數，不需要可以不寫
4、axis=1，表示每次取一行數據進行處理，按行處理
例子如下：
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
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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