大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。
通过pandas读取excel数据，其中两列是交易的备注信息，对A列数据筛选并把结果输出到C列。如果A列中有['吉利','奔驰','福特']三个字段，C列标记为‘汽车品牌’，如果A列有['NIKE','李宁','安涛']，C列标记为‘运动品牌’。
二、实现过程
这里【东哥】给了一个代码，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("测试数据.xlsx", names=["A", "B"])
def match_word(word):
for w in ('吉利', '奔驰', '福特'):
if w in word:
return "汽车品牌"
for w in ('NIKE', '李宁', '安踏'):
if w in word:
return "运动品牌"
else:
return None
df["res"] = df["A"].apply(lambda x: match_word(x))
print(df)这里先自定义了一个函数，用于实现匹配的功能，代码运行之后，测试无误，顺利地解决了粉丝的问题。
大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。
通过pandas读取excel数据，其中两列是交易的备注信息，对A列数据筛选并把结果输出到C列。如果A列中有['吉利','奔驰','福特']三个字段，C列标记为‘汽车品牌’，如果A列有['NIKE','李宁','安涛']，C列标记为‘运动品牌’。
二、实现过程
这里【东哥】给了一个代码，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("测试数据.xlsx", names=["A", "B"])
def match_word(word):
for w in ('吉利', '奔驰', '福特'):
if w in word:
return "汽车品牌"
for w in ('NIKE', '李宁', '安踏'):
if w in word:
return "运动品牌"
else:
return None
df["res"] = df["A"].apply(lambda x: match_word(x))
print(df)这里先自定义了一个函数，用于实现匹配的功能，代码运行之后，测试无误，顺利地解决了粉丝的问题。
三、总结
大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【wen】提问，感谢【东哥】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。
