如何为Pandas数据框中不含指定文本的行设置客户类型

下面提供两种实用的实现方式，涵盖不同场景需求：

方法1：先初始化默认值（推荐） #

这种方式逻辑清晰，还能避免缺失值带来的问题。先把所有行的Customer Type设为End User，再覆盖符合条件的行即可：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("Customer Records.xlsx")

# 默认所有用户为 End User
df['Customer Type'] = 'End User'

# 匹配经销商标签，覆盖为 Distributor
df.loc[df['CustomerRoles'].str.contains('Discount-Distributor-STD'), 'Customer Type'] = 'Distributor'
    
# 匹配OEM标签，覆盖为 OEM
df.loc[df['CustomerRoles'].str.contains('Discount-OEM-STD'), 'Customer Type'] = 'OEM'

优势：无需处理复杂的取反逻辑，同时自动兼容CustomerRoles列存在空值的情况。

方法2：直接筛选不匹配的行 #

如果想保留你原有代码的执行顺序，直接添加一行筛选逻辑即可。注意要处理空值（用na=False将缺失值视为不匹配）：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("Customer Records.xlsx")

# 匹配经销商标签
df.loc[df['CustomerRoles'].str.contains('Discount-Distributor-STD'), 'Customer Type'] = 'Distributor'
    
# 匹配OEM标签
df.loc[df['CustomerRoles'].str.contains('Discount-OEM-STD'), 'Customer Type'] = 'OEM'

# 筛选既不匹配经销商也不匹配OEM的行，设置为 End User
df.loc[~df['CustomerRoles'].str.contains('Discount-Distributor-STD|Discount-OEM-STD', na=False), 'Customer Type'] = 'End User'

这里用正则表达式的|合并两个匹配规则，~符号用于取反筛选条件，确保只选中不满足任何一个标签的行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christian Brune