test['b']=test['a'].mask(test['a'].str.contains,test['a'.str.extract()])

这是一个 Python 代码片段，它的作用是将 Pandas DataFrame 中列'a'中包含特定字符串的行的值替换为从该行中提取的新值，并将结果存储在列'b'中。

具体来说，代码中的 `test['a'].str.contains` 用于检查列'a'中的每个值是否包含特定字符串。如果包含，`mask`方法将该行的值替换为从该行中提取的新值，`str.extract`方法用于从该行中提取新值。结果存储在新的列'b'中。

相关问题

test['a']=test['a'].mask(test['a'].str.contains,test['a'.str.extract()])报错incompatinle indexer with dataframe

根据你的描述，可能是代码中有一些语法错误或者逻辑问题，具体原因需要看一下完整的代码和数据。不过根据错误提示，可能是 `contains` 方法需要接收一个字符串作为参数，而你的代码中没有传递字符串参数。建议你检查一下代码，看看是否有语法错误或者逻辑问题，也可以将完整的代码和数据提供出来，这样我可以更好地帮助你解决问题。

test['b']=test['a'].mask(test['a'].str.contains('a3'),test['a'.].str.extract('1'))报错incompatinle indexer with dataframe

这个错误通常出现在 `mask()` 函数的使用方式上。`mask()` 函数的第一个参数应该是一个条件表达式，而第二个参数则是对应条件表达式为真的情况下要进行的替换值。在你的代码中，第二个参数似乎有问题，因为它应该是一个标量或者与原始数据的形状相同的数组，但是你使用了 `str.extract()` 函数，它返回的是一个 DataFrame 对象，因此导致了这个错误。

你可以尝试使用其他函数来修复这个问题，比如 `str.replace()` 函数，它可以返回一个与原始数据形状相同的数组，从而可以成功地将条件为真的值进行替换。例如，你可以尝试以下代码来实现你的需求：

test['b'] = test['a'].mask(test['a'].str.contains('a3'), test['a'].str.replace('a3', '1'))

这个代码将会在 `test['a']` 中查找是否包含字符串 `'a3'`，如果包含，则将其替换为 `'1'`，然后将结果存储到 `test['b']` 中。

希望这可以帮助你解决问题。如果你还有其他问题，请随时问我。