pandas 根据另一列赋值

Question

我的数据框

Terrain     
M1
M2
F
G
S
B1
B2

我想打开另一列 Terrain_Type 并分配值，例如，如果地形是 M1、M2、B1、B2 作为 Terrain_Type 中的复合材料，而地形中的 S 作为 Sod 在 [=21= 中] 而不是 F 和 G 我想在地形类型列中分配砾石。

我试过这个代码

data['Terrain_Type'] = data['Terrain'].map({['M1','M2','B1','B2']:'Composite', 'S':'Sod',['F','G']:'Gravel'})

但是没有成功。谁能建议我如何解决我的代码中的这个错误

Answer 1

我相信以下内容对您有用:)

def get_terrain_type(row):
    if row in ["M1", "M2", "B1", "B2"]:
        return "Composite"
    elif row == "S":
        return "Sod"
    else:
        return "Gravel"
data["Terain_Type"] = data["Terrain"].map(lambda x: get_terrain_type(x))

Answer 2

L1 = ['M1','M2','B1','B2']
d1 = dict.fromkeys(L1, 'Composite')

L2 = ['F','G']
d2 = dict.fromkeys(L2, 'Gravel')

L3 = ['S']
d3 = dict.fromkeys(L3, 'Sod')

d = {**d1, **d2, **d3}

地图：

df['Terrain_Type'] = df['Terrain'].map(d)

输出：

  Terrain  Terrain_Type
0   M1     Composite
1   M2     Composite
2   F      Gravel
3   G      Gravel
4   S      Sod
5   B1     Composite
6   B2     Composite

Answer 3

您需要使用有效的字典进行映射，而在您所拥有的内容中，您使用的是列表作为键，这可能会出现问题。所以让我们假设字典是这样的：

import pandas as pd                                                                               
data = pd.DataFrame({'Terrain':['M1','M2','F','G','S','B1','B2']}) 

d = {'Composite':['M1','M2','B1','B2'],'Sod':['S'],'Gravel':['F','G']}

我们可以创建一个反转，将地形映射到类型：

new_dic = {}
for k,v in d.items():
    for x in v:
        new_dic[x]=k

new_dic                                                                                           
{'M1': 'Composite',
 'M2': 'Composite',
 'B1': 'Composite',
 'B2': 'Composite',
 'S': 'Sod',
 'F': 'Gravel',
 'G': 'Gravel'}

那么这将起作用：

data["Terain_Type"] = data["Terrain"].map(new_dic) 

data

  Terrain Terain_Type
0      M1   Composite
1      M2   Composite
2       F      Gravel
3       G      Gravel
4       S         Sod
5      B1   Composite
6      B2   Composite

pandas 根据另一列赋值

pandas assigning values bases on another columns

assign

pandas