Python 3.X Pandas 中的简单 IF 语句不起作用

Question

这应该是一个简单的 IF 语句，它根据条件进行更新，但它不起作用。

这是我的代码

df["Category"].fillna("999", inplace = True)

for index, row in df.iterrows():
    if (str(row['Category']).strip()=="11"):
        print(str(row['Category']).strip())
        df["Category_Description"] = "Agriculture, Forestry, Fishing and Hunting"
    elif (str(row['Category']).strip()=="21"):
        df["Category_Description"] = "Mining, Quarrying, and Oil and Gas Extraction"  

打印声明

print(str(row['Category']).strip()) 

工作正常，但 Category_Description 列的更新不起作用。

输入数据有以下代码

Category Count of Records
48    17845
42     2024
99     1582
23     1058
54     1032
56      990
32      916
33      874
44      695
11      630
53      421
81      395
31      353
49      336
21      171
45      171
52      116
71      108
61       77
51       64
62       54
72       51
92       36
55       35
22       14

更新导致

Agriculture, Forestry, Fishing and Hunting    41183

这是 repl.it https://repl.it/@RamprasadRengan/SimpleIF#main.py上的数据集和代码的一个小样本当我用这些数据运行上面的代码时，我仍然看到同样的问题。

我在这里想念什么？

Answer 1

您正在执行行操作，但在“IF”语句中应用了 dataframe 更改。 这会将值应用于所有记录。

尝试一下：

def get_category_for_record(rec): 
    if (str(row['Category']).strip()=="11"):
        return "Agriculture, Forestry, Fishing and Hunting"
    elif (str(row['Category']).strip()=="21"):
        return "Mining, Quarrying, and Oil and Gas Extraction"  

df["category"] = df.apply(get_category_for_record, axis = 1)

Answer 2

我认为您想在 dataframe 中添加一列，将类别映射到更长的描述。 如评论中所述，分配给列会影响整个列。 但是如果使用列表，则列中的每一行都会获得相应的值。

所以用字典来对 map 名字进行描述，建立一个列表，然后赋值。

import pandas as pd

category_map = {
    "11":"Agriculture, Forestry, Fishing and Hunting",
    "21":"Mining, Quarrying, and Oil and Gas Extraction"}

df = pd.DataFrame([["48", 17845],
                   ["  11 ", 88888], 
                   ["12", 33333],
                   ["21", 999]], 
    columns=["category", "count of records"])

# cleanup category and add description
df["category"] = df["category"].str.strip()
df["Category_Description"] = [category_map.get(cat, "") 
        for cat in df["category"]]
# alternately....
#df.insert(2, "Category_Description", 
#        [category_map.get(cat, "") for cat in df["category"]])
print(df)