如何更新基於列表的 df。 Python

Question

我有下一個 df：

import pandas as pd

data = [{'car' :'audi','id':'ab','year':2001,'wheel':4},
        {'car' :'honda','id':'aa','year':2002,'wheel':15},
        {'car' :'tesla','id':'aaa','year':2003,'wheel':5}]

keys=['a','aa','aaa','avaa','2ffa']

車	ID	年	地位	車輪
奧迪	ab	2001年	好的	4個
本田	咩	2002年	好的	4個
特斯拉	啊啊	2003年	好的	4個
特斯拉	阿瓦	2023年	好的	4個

那么，讓我們想象下一種情況：密鑰列表中的 ID 有缺陷，因此，我必須在適當的情況下將“狀態”列更新為“有缺陷”而不是“正常”。

我怎樣才能做到這一點？ 謝謝！

Answer 1

使用isin結合boolean 索引：

df.loc[df['id'].isin(keys), 'Status'] = 'Defective'

更新df ：

     car   id  year  wheel     Status
0   audi   ab  2001      4        NaN
1  honda   aa  2002     15  Defective
2  tesla  aaa  2003      5  Defective

使用的輸入：

df = pd.DataFrame(data)

Answer 2

In [220]: data = [{'car' :'audi','id':'ab','year':2001,'wheel':4},
     ...:         {'car' :'honda','id':'aa','year':2002,'wheel':15},
     ...:         {'car' :'tesla','id':'aaa','year':2003,'wheel':5}]
     ...:
     ...: keys=['a','aa','aaa','avaa','2ffa']
     ...:

In [221]: df = pd.DataFrame(data)

In [222]: df
Out[222]:
     car   id  year  wheel
0   audi   ab  2001      4
1  honda   aa  2002     15
2  tesla  aaa  2003      5

In [223]: df['status'] = "OK"

In [224]: df
Out[224]:
     car   id  year  wheel status
0   audi   ab  2001      4     OK
1  honda   aa  2002     15     OK
2  tesla  aaa  2003      5     OK


In [225]: for k in keys:
     ...:     df.loc[df.id==k, 'status'] = "Defective"
     ...:

In [226]: df
Out[226]:
     car   id  year  wheel     status
0   audi   ab  2001      4         OK
1  honda   aa  2002     15  Defective
2  tesla  aaa  2003      5  Defective

Answer 3

您可以將np.where與isin一起使用：

df['Status'] = np.where(df['id'].isin(keys), 'Defective', 'OK')
print(df)

# Output
     car   id  year  wheel     Status
0   audi   ab  2001      4         OK
1  honda   aa  2002     15  Defective
2  tesla  aaa  2003      5  Defective