为pandas dataframe创建新列的条件要求

Question

我有一个如下数据框：

Name   IDNum      BossNum
John   1          0
Matt   2          1
Mike   3          2
Jack   4          1

如何创建一个名为BossName的附加列，如下所示：

预期产出：

Name   IDNum      BossNum     BossName
John   1          0           John/none (I don't care about boss being ided)
Matt   2          1           John
Mike   3          2           Matt
Jack   4          1           John

我目前已经尝试过：

df['BossName'] = df['Name'][df['BossNum'] in df['IDNum']]

这根本不起作用。 关于如何实现这一点的任何想法都会很棒。

Answer 1

您可以创建一个以索引作为IDNum的系列Name ，然后使用map ：

df['BossName'] = df.BossNum.map(df.set_index('IDNum').Name)
df

Answer 2

Psidom已经为您提供了正确的答案，但值得一提的是，您可以明确地创建一个仅包含您需要的map的新系列。

df.BossNum.map(pd.Series(df.Name.values, index=df.IDNum))

这可能比为没有很多列的小型DataFrame设置索引要快一些，但对于包含许多其他列的较大DataFrame肯定会更快，因为当您在整个索引上设置索引时，您的列数会增加，因此会产生一些额外的成本数据帧。