Python中基于字符串值差异识别正式经理与代理经理

问题梳理 #

需要给DataFrame新增Status列，规则如下：

• 当Emp_Level为Emp时，Status为Emp
• 当Emp_Level为Mgr时：
  • 若Name包含(Stand in)，Status为Partial
  • 否则Status为Full

原代码的问题 #

你写的代码有三个关键错误：

1. 正则转义问题：(Stand in)里的括号是正则的特殊字符，默认str.contains启用正则模式，导致无法正确匹配包含(Stand in)的名称
2. 拼写错误：把Partial写成了Partical
3. 逻辑与输出值不符：嵌套顺序错误，而且输出的Manager/Employee和期望的Full/Emp不匹配

修正后的代码 #

方法1：修正np.where逻辑

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造原始数据
data = {
    'ID': [101, 102, 103, 104, 105, 106],
    'Name': ['Adam', 'Betty', 'Chris(Stand in)', 'Dave', 'Emily(Stand in)', 'Frank'],
    'Emp_Level': ['Emp', 'Mgr', 'Mgr', 'Emp', 'Mgr', 'Mgr']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 新增Status列
df['Status'] = np.where(
    df['Name'].str.contains('\(Stand in\)', regex=True),  # 转义括号以匹配字面量
    'Partial',
    np.where(
        df['Emp_Level'] == 'Mgr',
        'Full',
        'Emp'
    )
)

print(df)

或者更简单的方式，直接关闭正则模式（匹配字面量的(Stand in)）：

df['Status'] = np.where(
    df['Name'].str.contains('(Stand in)', regex=False),
    'Partial',
    np.where(df['Emp_Level'] == 'Mgr', 'Full', 'Emp')
)

方法2：用apply自定义逻辑（更直观）

def get_status(row):
    if row['Emp_Level'] == 'Emp':
        return 'Emp'
    elif '(Stand in)' in row['Name']:
        return 'Partial'
    else:
        return 'Full'

df['Status'] = df.apply(get_status, axis=1)

输出结果 #

执行后会得到你期望的结果：

ID               Name Emp_Level  Status
0  101               Adam       Emp     Emp
1  102              Betty       Mgr    Full
2  103  Chris(Stand in)       Mgr  Partial
3  104               Dave       Emp     Emp
4  105  Emily(Stand in)       Mgr  Partial
5  106              Frank       Mgr    Full

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