python - 根据多行分组条件更改熊猫列中的单元格值

Question

我有一个包含三列的熊猫数据框：

import pandas as pd
di={'id':[1,1,2,3,4,4],'b':['Sydney','Bexley','Arncliffe','Hurstville','Bexley North','Carlton'],
   'c':['contra','contra','contra_approved','contra','contra_approved','contra']}

df=pd.DataFrame(di)
df.head(10)


id  b             c
1   Sydney        contra
1   Bexley        contra
2   Arncliffe     contra_approved
3   Hurstville    contra
4   Bexley North  contra_approved
4   Carlton       contra

每个id都应该在'c'列中有一个关键字contra_approved。

• 对于带有关键字' contra '的一个值的 id，我需要更改为contra_approved（例如 id 3）
• 对于具有关键字 contra 且其中没有任何一个为contra_approved的多行 id ，我需要将id相关行中的第一次出现更改为contra_approved（例如 id 1）。

最终的数据框将是：

id  b             c
1   Sydney        contra_approved
1   Bexley        contra
2   Arncliffe     contra_approved
3   Hurstville    contra_approved
4   Bexley North  contra_approved
4   Carlton       contra

如何解释 pandas 中的以下逻辑？

标签： pythonpandasdataframepandas-groupby

Answer 1

你可以试试：

def f(d):
    if "contra_approved" not in d["c"].unique():
        d.loc[d.index[0], "c"] = "contra_approved"
    return d

df = df.groupby("id").apply(f)