str.matchブランク値を無視する

Question

ブランク値でstr.mtachを使用しようとしているときに、ブランク値をすべて無視するだけです。

If文を使用する前に、私はこの文を理解する助けを得ることができますか？

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' 

if else文を使用して私が望むものを得る方法を見つけました。しかし問題は、私はまだ戻って、「いいえ」にマップされたすべての値を調べなければならないということです。上記の作業ができたら、str.matchにどの値を追加する必要があるかを調べるために空白をフィルタリングするだけで済みます。あなたは長さを測定するためにstr.lenを使用することができ、その代わりに、

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

のか：

Answer 1

あなたは^$（開始-の文字列の終わりの文字列が続く） が空の文字列にマッチする正規表現パターンを使用することができます文字列の例：

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

---

、

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

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

---

正規表現パターンN|NoがNで始まるかNoで始まるものと一致することに注意してください。 NoはNで始まるので、N|NoはNに相当します。Noは不要です。同様に、Yes|Y|represented|Open|ClosedはY|represented|Open|Closedに減らすことができます。ところで

---

、ブラケット（[...][...]）の二組が、これが連鎖-インデックスと呼ばれ、いくつかの状況で以来、パンダに割り当てを行う際に避けるべきである

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

であることに気づくsuch an assignment may fail to modify df 。

パンダでこれをコーディングする正しい方法はlocを使用することです：

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