Python pandas 实施条件类别

Question

在以下数据帧 df 中：

Type  Description Counts
A        blue      34645
A        red       45765
B        red       36587
C        green     42653

我想实现类别层次结构，但仅限于类型 A。

我正在使用此代码：

category_hierarchy={
'blue':'in progress',
'red':'review'}

df['Category_Hierachy'] = df['Description'].replace(category_hierarchy)

但是，这会创建以下内容：

Type  Description Counts  Category_Hierachy
A        blue      34645    in progress
A        red       45765    review
B        red       36587    review
C       green      42653    green

代替

Type  Description Counts  Category_Hierachy
A        blue      34645    in progress
A        red       45765    review
B        red       36587    
C       green      42653    

如何将我的代码仅应用于类型 A 的行？

谢谢

Answer 1

假设 email 是 df 的拼写错误，并且我正确理解您要执行的操作：您要添加的列中的空格必须用 一些 值。您不能创建甚至没有某些行的条目的列。只要没问题，我建议先创建所有值都设置为 "default" 的新列，然后才分配给 Type 为 'A' 的行。

在代码方面，您可以创建一个用空字符串填充的新列，如

df['Category_Hierarchy'] = ''

（替换您选择的默认值）然后您可以使用布尔索引仅引用类型 A 的行。

index = df['Type'] == 'A'
df.loc[index, 'Category_Hierarchy'] = ...

最后一行将仅分配给 Category_Hierarchy 列中的单元格，这些单元格位于 Type 为 'A' 的行中。

Answer 2

使用应用

def custom_apply(row):

    if row['Type'] == 'A':

        return category_hierarchy[row['Description']]

    return ''

df['Category_Hierachy'] = df.apply(custom_apply, 1)

或

使用isin

idx = df['Type'].isin(['B', 'C'])
df.ix[idx, "Category_Hierachy"] = ""