本文介绍了如何根据 DataFrame 中某一列的值，以及一个字典的键值映射关系，有条件地更新 DataFrame 的另一列。当 DataFrame 列中的值存在于字典的键中时，执行除法操作；否则，保持原值不变。我们将探讨多种实现方法，并分析其优缺点，帮助你选择最适合自己场景的方案。
在数据分析和处理中，经常会遇到需要根据特定条件修改 DataFrame 列的情况。一个常见的场景是，我们有一个 DataFrame，其中包含需要调整的数值列和一个用于查找调整因子的 ID 列。同时，我们还有一个字典，将 ID 映射到对应的调整因子。目标是根据 ID 列的值，从字典中查找对应的调整因子，并将数值列除以该因子。如果 ID 在字典中不存在，则保持数值列不变。
以下我们将探讨几种实现此目标的方法。
方法 1: 使用 apply 函数
apply 函数可以按行或按列对 DataFrame 进行操作。我们可以使用 apply 函数，结合字典的 get 方法，实现有条件的除法操作。
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "integer_id": [1, 2, 3], "delta": [10, 20, 30]})d = {1: 0.5, 3: 0.25}df['delta'] = df.apply(lambda r: r['delta']/d.get(r['integer_id'], 1), axis=1)print(df)
这段代码首先定义了一个 DataFrame df 和一个字典 d。然后，使用 apply 函数遍历 DataFrame 的每一行。对于每一行，lambda 函数会获取 integer_id 列的值，并在字典 d 中查找对应的调整因子。d.get(r[‘integer_id’], 1) 的作用是：如果 r[‘integer_id’] 存在于字典 d 中，则返回对应的值；否则，返回默认值 1，从而保证 delta 列的值在 integer_id 不存在于字典中时保持不变。最后，将 delta 列除以调整因子，并将结果赋值回 delta 列。
方法 2: 使用 map 函数和 fillna 函数
map 函数可以将 Series 中的每个值映射到另一个值。我们可以使用 map 函数将 integer_id 列映射到字典 d 中的值，然后使用 fillna 函数处理缺失值。
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "integer_id": [1, 2, 3], "delta": [10, 20, 30]})d = {1: 0.5, 3: 0.25}df["delta"] /= df.integer_id.map(d).fillna(1)print(df)
这段代码首先使用 df.integer_id.map(d) 将 integer_id 列映射到字典 d 中的值。由于字典 d 中不存在 integer_id 为 2 的键，因此映射结果中对应的位置会是 NaN。然后，使用 fillna(1) 将 NaN 值替换为 1，从而保证 delta 列的值在 integer_id 不存在于字典中时保持不变。最后，将 delta 列除以映射结果。
方法 3: 使用 replace 函数和 where 函数
replace 函数可以替换 Series 中的值。where 函数可以根据条件选择 Series 中的值。我们可以使用 replace 函数将字典 d 中的键替换为对应的值，然后使用 where 函数根据条件选择是否执行除法操作。
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "integer_id": [1, 2, 3], "delta": [10, 20, 30]})d = {1: 0.5, 3: 0.25}divisor = df['integer_id'].replace(d)df['delta'] = df['delta'].where(df['integer_id'].isin(d.keys()), df['delta'] / divisor)print(df)
这段代码首先使用 df[‘integer_id’].replace(d) 将 integer_id 列中存在于字典 d 的键替换为对应的值。然后，使用 df[‘delta’].where(df[‘integer_id’].isin(d.keys()), df[‘delta’] / divisor) 根据 integer_id 是否在字典 d 的键中选择是否执行除法操作。如果 integer_id 在字典 d 的键中，则执行除法操作；否则，保持原值不变。
总结与注意事项
以上三种方法都可以实现根据字典值有条件地划分 DataFrame 列的目标。选择哪种方法取决于具体的场景和个人偏好。
apply 函数的优点是代码简洁易懂，但性能相对较差，尤其是在处理大型 DataFrame 时。map 函数和 fillna 函数的优点是性能较好，但代码相对复杂。replace 函数和 where 函数的代码可读性较好，但是需要额外的变量来存储除数。
在实际应用中，可以根据 DataFrame 的大小和性能要求选择合适的方法。如果 DataFrame 较小，或者对性能要求不高，可以使用 apply 函数。如果 DataFrame 较大，并且对性能要求较高，可以使用 map 函数和 fillna 函数，或者replace 函数和 where 函数。
此外，需要注意的是，如果字典 d 中的值包含 0，则在执行除法操作时可能会出现 ZeroDivisionError 错误。为了避免这种情况，可以在执行除法操作之前，先检查字典 d 中的值是否为 0。
希望本教程能够帮助你理解如何根据字典值有条件地划分 DataFrame 列。
以上就是使用字典值有条件地划分 DataFrame 列的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1364259.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
