pandas 或者字段值_pandas，对dataFrame中某一个列的数据进行处理

背景：dataFrame的数据，想对某一个列做逻辑处理，生成新的列，或覆盖原有列的值

下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据

1、增加新列，或更改某列的值

df[\"列名\"]=值

如果值为固定的一个值，则dataFrame中该列所有值均为这个数据

2、处理某列

df[\"列名\"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)

说明：

1、方法名为单独的方法名，可以处理传入的x数据

2、x为每一行的数据，做为方法的入参1；x中的数据可以用【x.列名】来获取

3、入参2等为方法需要的其他参数，不需要可以不写

4、axis=1，表示每次取一行数据进行处理，按行处理

例子如下：

根据列title的是否包含特定词，来赋值给新的列1或0的值

bugInfo[\'IntegrationTest\'] = bugInfo.apply(lambda x: self.bug_rule(x, \"IntegrationTest\"), axis = 1)

def bug_rule(self, frame, type): # 处理列表中的数据，更新到sql数据库中

result = \"\"

if type == \"SmokeTest\": # 冒烟测试

if re.search(\"^\\[冒烟\\]|\\[冒烟测试\\]|【冒烟】|【冒烟测试】\", frame[\"title\"]):

result = \"\"

elif type == \"InterfaceTest\": # 接口测试

if re.search(\"^\\[接口\\]|\\[接口测试\\]|【接口】|【接口测试】\", frame[\"title\"]):

result = \"\"

elif type == \"IntegrationTest\": # 集成测试

if self.IntegrationTime != \"\" and self.IntegrationTime == frame[\"created_time\"]:

result = \"\"

return result

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