根據條件用不同的替換字典替換熊貓數據框列中的值

Question

我有一個數據框，我想在其中替換列中的值，但描述替換的字典基於另一列中的值。 示例數據框如下所示：

   Map me strings        date
0       1   test1  2020-01-01
1       2   test2  2020-02-10
2       3   test3  2020-01-01
3       4   test2  2020-03-15

我有一本看起來像這樣的字典：

map_dict = {'2020-01-01': {1: 4, 2: 3, 3: 1, 4: 2},
            '2020-02-10': {1: 3, 2: 4, 3: 1, 4: 2},
            '2020-03-15': {1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 4}}

我希望映射邏輯根據日期而不同。

在這個例子中，預期的輸出是：

   Map me strings        date
0       4   test1  2020-01-01
1       4   test2  2020-02-10
2       1   test3  2020-01-01
3       4   test2  2020-03-15

我有一個龐大的數據幀（100M+ 行），所以我真的想盡可能避免任何循環解決方案。

我試圖想辦法使用 map 或 replace 但沒有成功

Answer 1

將DataFrame.join與由DataFrame和DataFrame.stack創建的MultiIndex Series DataFrame.stack ：

df = df.join(pd.DataFrame(map_dict).stack().rename('new'), on=['Map me','date'])
print (df)
   Map me strings        date  new
0       1   test1  2020-01-01    4
1       2   test2  2020-02-10    4
2       3   test3  2020-01-01    1
3       4   test2  2020-03-15    4

Answer 2

也許嘗試這樣的事情？

df['mapped'] = df.apply(lambda x: map_dict[x['date']][x['Map me']], axis=1)

Answer 3

嘗試使用np.where ，它通常比熊貓具有更好的性能：

df["Mapped"] = ""
for key in map_dict.keys():
    df["Mapped"] = np.where((df["date"] == key)&(df["Mapped"] == ""), df["Map me"].apply(lambda x: map_dict[key][x]), df["Mapped"])

結果：

    Map me  strings date    Mapped
0   1   test1   2020-01-01  4
1   2   test2   2020-02-10  4
2   3   test3   2020-01-01  1
3   4   test2   2020-03-15  4

Answer 4

一種更像熊貓的方法是將map_dict轉換為DataFrame並將其加入您的示例框架。 例如：

# Create the original dataframe
>>> df = pd.DataFrame([(1, 'test1', '2020-01-01'), (2, 'test2', '2020-02-10'), (3, 'test3', '2020-01-01'), (4, 'test2', '2020-03-15')], columns=['Map me', 'strings', 'date'])
>>> df
   Map me strings        date
0       1   test1  2020-01-01
1       2   test2  2020-02-10
2       3   test3  2020-01-01
3       4   test2  2020-03-15

# Convert the map dict to a dataframe
>>> map_df = pd.DataFrame([(k, j, l) for k, v in map_dict.items() for j,l in v.items()], columns=['date', 'Map me', 'Map to'])
>>> map_df
          date  Map me  Map to
0   2020-01-01       1       4
1   2020-01-01       2       3
2   2020-01-01       3       1
3   2020-01-01       4       2
4   2020-02-10       1       3
5   2020-02-10       2       4
6   2020-02-10       3       1
7   2020-02-10       4       2
8   2020-03-15       1       3
9   2020-03-15       2       2
10  2020-03-15       3       1
11  2020-03-15       4       4

# Perform the join
>>> mapped_df = pd.merge(df, map_df, left_on=['date', 'Map me'], right_on=['date', 'Map me'])
>>> mapped_df
   Map me strings        date  Map to
0       1   test1  2020-01-01       4
1       2   test2  2020-02-10       4
2       3   test3  2020-01-01       1
3       4   test2  2020-03-15       4
>>>