根据条件使用字典填充 Pandas DataFrame

Question

我有一个 DataFrame

>> test = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'b', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], 'D': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
    A   B   C   D
0   a   1       
1   b   2       
2   b   3       
3   b   4

我还有一本字典，其中 input_b 中的 b 表示我只修改 row.A = b 中的行。

>> input_b = {2: ['Moon', 'Elephant'], 4: ['Sun', 'Mouse']}

如何使用字典中的值填充 DataFrame 以获取

    A   B   C       D
0   a   1       
1   b   2   Moon    Elephant
2   b   3       
3   b   4   Sun     Mouse

Answer 1

这可能不是最有效的解决方案，但据我所知，它完成了工作：

import pandas as pd
import numpy as np

test = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'b', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4],
                     'C': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], 
                     'D': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})


input_b = {2: ['Moon', 'Elephant'], 4: ['Sun', 'Mouse']}


for key, value in input_b.items():
    test.loc[test['B'] == key, ['C', 'D']] = value

print(test)

产量：

   A  B     C         D
0  a  1   NaN       NaN
1  b  2  Moon  Elephant
2  b  3   NaN       NaN
3  b  4   Sun     Mouse

如果字典 input_b 太大（更新的行太多，for 循环中的迭代太多），这会变慢，但对于小 input_b 应该相对较快'即使有大 test 数据帧。

这个答案还假定 input_b 字典中的键引用原始数据框中 B 列的值，并将在 C 和 D 列用于 B 列中的重复值。

Answer 2

使用update

test=test.set_index('B')
test.update(pd.DataFrame(input_b,index=['C','D']).T)
test=test.reset_index()
test
   B  A     C         D
0  1  a   NaN       NaN
1  2  b  Moon  Elephant
2  3  b   NaN       NaN
3  4  b   Sun     Mouse

Answer 3

您可以在将索引设置为 B 后使用 loc 索引：

test = test.set_index('B')
test.loc[input_b, ['C', 'D']] = list(input_b.values())
test = test.reset_index()

print(test)

   B  A     C         D
0  1  a   NaN       NaN
1  2  b  Moon  Elephant
2  3  b   NaN       NaN
3  4  b   Sun     Mouse

Answer 4

使用apply

test['C'] = test['B'].map(input_b).apply(lambda x: x[0] if type(x)==list else x)
test['D'] = test['B'].map(input_b).apply(lambda x: x[1] if type(x)==list else x)

产量

   A  B     C         D
0  a  1   NaN       NaN
1  b  2  Moon  Elephant
2  b  3   NaN       NaN
3  b  4   Sun     Mouse

根据条件使用字典填充 Pandas DataFrame

Populate Pandas DataFrame using a dictionary based on a condition

python

dataframe

assign

pandas