Вставить значения по условию pandas

Question

Пытаюсь подставить значения по условию c помощью map(), значения вставляются, но данные которые не нужно изменять меняются на NaN.

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1234, 'a', 'b', 'c', 'd'],
                   [2345, np.nan, np.nan, 'f', np.nan],
                   [2345, np.nan, np.nan, 'g', np.nan],
                   [6789, 's', 'asd', 'g', 'v']],
                  columns=['1', '2', '3', '4', '5'])
df['2'] = df['1'].map({2345: '1111111111', 6789:'44444444'})
df['3'] = df['1'].map({2345: '2222222222'})
df['4'] = df['1'].map({2345: '3333333333', 6789: '555555555'})
print(df)
df_final = pd.DataFrame([[1234, 'a', 'b', 'c', 'd'],
                   [2345, '1111111111', '2222222222', '3333333333', np.nan],
                   [2345, '1111111111', '2222222222', '3333333333', np.nan],
                   [6789, '44444444', 'asd', '555555555', 'v']],
                  columns=['1', '2', '3', '4', '5'])

Спасибо заранее всем откликнувшимся.

Answer 1

Проблема в том, что map() изменяются значения всего столбца, а не только значения, соответствующие указанному условию. Вы можете использовать where() метод в сочетании map(), чтобы изменять только те значения, которые соответствуют указанному условию.

Вот как вы могли бы исправить свой код:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1234, 'a', 'b', 'c', 'd'],
                   [[2345, np.nan, np.nan, 'f', np.nan],
                   [2345, np.nan, np.nan, 'g', np.nan],
                   [6789, 's', 'asd', 'g', 'v']],
                  columns=['1', '2', '3', '4', '5'])

df['2'] = df['1'].where(df['1'].isin([2345, 6789]), df['1'].map({2345: '1111111111', 6789:'44444444'}))
df['3'] = df['1'].where(df['1'] == 2345, df['1'].map({2345: '2222222222'}))
df['4'] = df['1'].where(df['1'].isin([2345, 6789]), df['1'].map({2345: '3333333333', 6789: '555555555'}))

print(df)

Answer 2

for k, v in {'2': {2345: '1111111111', 6789: '44444444'}, '3': {2345: '2222222222'},
             '4': {2345: '3333333333', 6789: '555555555'}}.items():
    df.loc[idx, k] = df.loc[(idx := df['1'].isin(v.keys())), '1'].replace(v)
print(df)

      1           2           3           4    5
0  1234           a           b           c    d
1  2345  1111111111  2222222222  3333333333  NaN
2  2345  1111111111  2222222222  3333333333  NaN
3  6789    44444444         asd   555555555    v

БЛОГ НА HUSL

Вставить значения по условию pandas

Ответы (2 шт):