如何以有效的方式根據 Pandas 中的其他行更新一行

Question

我想根據其他行更新熊貓 df 行上的值。

我有一個關於患者的數據框，他們需要獲得的所有疫苗，一列表明他們是否已經接種過疫苗，還有一個“狀態”列，如果他們接種了疫苗，則為“好的”，或者“缺失”如果他們不這樣做。

問題是存在等效的疫苗。 在下面的例子中，疫苗 B 和 C 是等效的。 因此，如果患者接種了 B 疫苗，則不應接種 C 疫苗。 因此，在這種情況下，疫苗 B 的正確狀態為“確定”，疫苗 C 的正確狀態為“已應用等效疫苗”。

數據框超過 200 萬行，所以我需要一種有效的方法來構建“desired_status”列。

任何想法如何做到這一點？ 謝謝！

病人	疫苗	申請了嗎？	地位	期望狀態
1	一種	1	好的	好的
1	乙	1	好的	好的
1	C	0	丟失的	應用等效疫苗
2	一種	0	丟失的	丟失的
2	乙	0	丟失的	應用等效疫苗
2	C	1	好的	好的
3	一種	1	好的	好的
3	乙	0	丟失的	丟失的
3	C	0	丟失的	丟失的

PS：等效疫苗不一定在相鄰的行中。

Answer 1

您可以使用字典來映射等效項，然后使用groupby + agg和numpy.select ：

eq_vaccines = {'B': 'BC', 'C': 'BC'}

eq = df['vaccine'].map(eq_vaccines).combine_first(df['vaccine'])
applied_any = df.groupby(['patient', eq])['applied?'].transform('max').eq(1)

import numpy as np
df['status'] = np.select([df['applied?'].eq(1), applied_any],
                         ['Ok', 'Applied equivalent vaccine'], 'Missing')

輸出：

   patient vaccine  applied?                      status
0        1       A         1                          Ok
1        1       B         1                          Ok
2        1       C         0  Applied equivalent vaccine
3        2       A         0                     Missing
4        2       B         0  Applied equivalent vaccine
5        2       C         1                          Ok
6        3       A         1                          Ok
7        3       B         0                     Missing
8        3       C         0                     Missing

為清楚起見，帶有中間體的表格

   patient vaccine  applied?                      status  eq  applied_any
0        1       A         1                          Ok   A            1
1        1       B         1                          Ok  BC            1
2        1       C         0  Applied equivalent vaccine  BC            1
3        2       A         0                     Missing   A            0
4        2       B         0  Applied equivalent vaccine  BC            1
5        2       C         1                          Ok  BC            1
6        3       A         1                          Ok   A            1
7        3       B         0                     Missing  BC            0
8        3       C         0                     Missing  BC            0