创建一个 if-elif 场景语句作为字典

Question

我有以下语句， if col1="string1" and col2="string3" newcol="newstring" if col1="string1" and col2="string3"然后newcol="newstring"并且如果col1="stringX"和col2="stringY"然后newcol="newstringZ" ，我如何将其框入一个字典，以便我可以应用 map 函数来使用字典来检查和插入数据框的新列？

df = pd.DataFrame(
{
        'col1': ['string1', 'string1', 'string3', 'stringX', 
                '','stringX'],
        'col2': ["stringY","string3","stringY",np.nan,"stringY","stringY"]
}
)

应用地图功能后，最终结果应该是这样的

Answer 1

让我们将“合并”与数据帧构造函数一起使用：

dict_map = {'col1':['string1','stringX'], 'col2':['string3', 'stringY'], 'newcol':['newstring', 'newstringZ']}

df_map = pd.DataFrame(dict_map)

df.merge(df_map, how='left')

输出：

      col1     col2      newcol
0  string1  stringY         NaN
1  string1  string3   newstring
2  string3  stringY         NaN
3  stringX      NaN         NaN
4           stringY         NaN
5  stringX  stringY  newstringZ

Answer 2

您可以将 dict 与 ( col1 , col2 ) 元组设置为键，并将newcol的值newcol为值。 然后，通过.apply()在axis=1 .apply() col1 、 col2作为元组（复合键）。 然后使用.map()函数进行映射，如下：

mapper = {('string1', 'string3') : 'newstring', 
          ('stringX', 'stringY') : 'newstringZ'}

df['newcol'] = df[['col1', 'col2']].apply(tuple, axis=1).map(mapper)

结果：

print(df)


      col1     col2      newcol
0  string1  stringY         NaN
1  string1  string3   newstring
2  string3  stringY         NaN
3  stringX      NaN         NaN
4           stringY         NaN
5  stringX  stringY  newstringZ

Answer 3

一个简单的方法是使用np.select

df['newcol'] = np.select([df['col1'].eq('string1') & df['col2'].eq('string3'),
                          df['col1'].eq('stringX') & df['col2'].eq('stringY')],
                          choicelist=['newstring', 'newstringZ'], default='')

输出结果：

>>> df
      col1     col2      newcol
0  string1  stringY            
1  string1  string3   newstring
2  string3  stringY            
3  stringX      NaN            
4           stringY            
5  stringX  stringY  newstringZ