如何根据pandas DataFrame某列是否含指定词给另一列对应位置赋值

你写的代码有两处核心错误：

• np.where() 方法需要传入3个参数：判断条件、条件为真时的返回值、条件为假时的返回值，你只传了一个错误的条件，缺少返回值参数
• df['Description'].str.contains('good') 本身返回的就是布尔值（True/False），你把它和字符串good_present做相等判断逻辑完全错误，永远会返回False

正确实现方式，两种可选： #

方法1：使用numpy.where实现

import numpy as np
df['Value'] = np.where(df['Description'].str.contains('good'), 'good_present', np.nan)

如果需要严格匹配独立单词good（避免匹配到"goodness"、"goodbye"这类包含good的其他单词），可以加正则单词边界：

df['Value'] = np.where(df['Description'].str.contains(r'\bgood\b'), 'good_present', np.nan)

方法2：使用pandas.loc直接赋值

这种写法更简洁，不需要额外导入numpy，且会自动保留不满足条件行的原有NaN值：

df.loc[df['Description'].str.contains('good'), 'Value'] = 'good_present'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user31934