基于优先级过滤 pandas DataFrame 的高效/Pythonic方法

Question

我有以下 dataframe。

+-----------+----------+-----+
| InvoiceNo | ItemCode | Qty |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-001  |     A    |  2  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-001  |     B    |  3  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-001  |     C    |  1  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-002  |     B    |  3  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-002  |     D    |  4  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-003  |     C    |  3  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-003  |     D    |  9  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-004  |     D    |  5  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-004  |     E    |  8  |
+-----------+----------+-----+
|  Inv-005  |     X    |  2  |
+-----------+----------+-----+

我的任务是根据项目出现的优先级创建一个额外的列Type 。

例如： ItemCode A具有1st优先级。 然后B具有2nd优先级， C具有3rd优先级。 rest 的项目优先级least ，分类有Other 。

因此，如果任何 Invoice 包含项目A ，则类型应为Type - A而与其他项目无关。 从余额 Invoices 中，如果项目B包含，则类型应为Type - B 。 C相同。 如果任何发票中都不存在A, B or C ，则类型应为Type - Other 。

下面是我想要的 output。

+-----------+----------+-----+--------------+
| InvoiceNo | ItemCode | Qty |     Type     |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-001  |     A    |  2  |   Type - A   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-001  |     B    |  3  |   Type - A   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-001  |     C    |  1  |   Type - A   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-002  |     B    |  3  |   Type - B   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-002  |     D    |  4  |   Type - B   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-003  |     C    |  3  |   Type - C   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-003  |     D    |  9  |   Type - C   |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-004  |     D    |  5  | Type - Other |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-004  |     E    |  8  | Type - Other |
+-----------+----------+-----+--------------+
|  Inv-005  |     X    |  2  | Type - Other |
+-----------+----------+-----+--------------+

下面是我的代码，它可以工作。 但是，它更麻烦而且根本不是pythonic 。

# load Dataframe
df = pd.read_excel() 

# filter data containing `A`
mask_A = (df['ItemCode'] == 'A').groupby(df['InvoiceNo']).transform('any')
df_A = df[mask_A]
df_A['Type'] = 'Type - A'

# form the rest of the data, filter data containing `B`
df = df[~mask_A]
mask_B = (df['ItemCode'] == 'B').groupby(df['InvoiceNo']).transform('any')
df_B = df[mask_B]
df_B['Type'] = 'Type - B'

# form the rest of the data, filter data containing `c`
df = df[~mask_B]
mask_C = (df['ItemCode'] == 'C').groupby(df['InvoiceNo']).transform('any')
df_C = df[mask_C]
df_C['Type'] = 'Type - C'

# form the rest of the data, filter data doesnt contain `A, B or C`
df_Other = df[~mask_C]
df_Other['Type'] = 'Type - Other'

# Conctenate all the dataframes
df = pd.concat([df_A, df_B, df_C, df_Other], axis=0,sort=False)

现在，最efficient和最pythonic的方法是什么？

Answer 1

我觉得我们可以做Categorical然后transform

df['Type']=pd.Categorical(df.ItemCode,['A','B','C'],ordered=True)

df['Type']='Type_'+df.groupby('InvoiceNo')['Type'].transform('min').fillna('other')

更新

df['Type']=pd.Categorical(df.ItemCode,['A','B','C'],ordered=True)
df=df.sort_values('Type')
df['Type']='Type_'+df.groupby('InvoiceNo')['Type'].transform('first').fillna('other')
df=df.sort_index()

df
Out[32]: 
     InvoiceNo ItemCode  Qty        Type
0    Inv-001          A    2      Type_A
1    Inv-001          B    3      Type_A
2    Inv-001          C    1      Type_A
3    Inv-002          B    3      Type_B
4    Inv-002          D    4      Type_B
5    Inv-003          C    3      Type_C
6    Inv-003          D    9      Type_C
7    Inv-004          D    5  Type_other
8    Inv-004          E    8  Type_other
9    Inv-005          X    2  Type_other