如果同一 dataframe 中的另一列符合条件，如何从 pandas 中的列获取值？

Question

     Tax_Amount Rate    SGST    CGST    IGST    TDS Tax_Term

0   5697.0  9.0 NaN NaN NaN NaN CGST
1   954.0   9.0 NaN NaN NaN NaN TDS
2   1305.0  9.0 NaN NaN NaN NaN CGST
3   2724.0  9.0 NaN NaN NaN NaN SGST
4   18000.0 9.0 NaN NaN NaN NaN IGST

我有一个 Dataframe 如上所述，如果它与 Colum Tax_Term 匹配，我想在所有相应的列中都有 Tax_Amount。 预计 Output：-

    Tax_Amount  Rate    SGST    CGST    IGST    TDS Tax_Term
0   5697.0  9.0 NaN 5697.0  NaN NaN CGST
1   954.0   9.0 NaN 954.0   NaN 954.0   TDS
2   1305.0  9.0 NaN 1305.0  NaN NaN CGST
3   2724.0  9.0 2724.0  NaN NaN NaN SGST
4   18000.0 9.0 NaN NaN 18000.0 NaN IGST

我尝试用下面的代码做同样的事情，但是我没有得到想要的结果。

final_df['SGST'] = final_df.query('Tax_Term == SGST')['Tax_Amount']
final_df['CGST'] = final_df.query('Tax_Term == CGST')['Tax_Amount']
final_df['IGST'] = final_df.query('Tax_Term == IGST')['Tax_Amount']
final_df['TDS'] = final_df.query('Tax_Term == TDS')['Tax_Amount']

任何帮助将不胜感激。 谢谢。

Answer 1

您可以使用 apply 方法来实现这一点。 apply 方法允许您将 function 应用于 DataFrame 的每一行或每一列。

以下是如何使用 apply 方法完成任务的示例：

def fill_tax_amount(row):
    if row['Tax_Term'] == 'SGST':
        row['SGST'] = row['Tax_Amount']
    elif row['Tax_Term'] == 'CGST':
        row['CGST'] = row['Tax_Amount']
    elif row['Tax_Term'] == 'IGST':
        row['IGST'] = row['Tax_Amount']
    elif row['Tax_Term'] == 'TDS':
        row['TDS'] = row['Tax_Amount']
    return row

final_df = final_df.apply(fill_tax_amount, axis=1)

这会将 fill_tax_amount function 应用于 final_df DataFrame 中的每一行，function 将根据 Tax_Term 列中的值填充适当的税额。 axis=1 参数指定 function 应应用于每一行而不是每一列。

或者，您可以使用 pivot_table 方法来获得相同的结果：

final_df = final_df.pivot_table(index=['Rate', 'TDS', 'Tax_Term'], 
                                columns='Tax_Term', 
                                values='Tax_Amount', 
                                aggfunc='first').reset_index()