python-3.x - python3.7 & pandas - 使用行中的列值作为查找值返回不同的列值

Question

我遇到了一个棘手的情况 - 对我来说很棘手，因为我真的是 python 新手。我在 pandas 中有一个数据框，我需要通过构建一个新列来逻辑我的方式，该列稍后将用于来自不同源的数据匹配。基本上，图片说明了我无法弄清楚的事情。

对于任何 LOW 标签，我需要检索它们的 MID_LEVEL 标签并将其复制到新列。DESIRED OUTPUT 列是我需要创建的。

您可以看到 LABEL_PATH 的格式设置为我可以使用前 9 位数字作为“查找”来查找相应的 LABEL，但我不知道如何实现这一点。例如，对于 LABEL_PATH 以“0.02.0004”开头的任何行，所需的输出需要是“MID_LEVEL1”。

该数据集有大约 25k 行，因此也希望避免行迭代。

任何帮助将不胜感激！

标签： python-3.xpandasdataframe

Answer 1

选择与您类似的示例：

df = pd.DataFrame({"a":["1","1.1","1.1.1","1.1.2","2"],"b":range(5)})

df["c"] = np.nan
mask = df.a.apply(lambda x: len(x.split(".")) < 3)
df.loc[mask,"c"] = df.b[mask]
df.c.fillna(method="ffill", inplace=True)

大多数魔法发生在mask定义的行中，但这并不难：如果 in 的值a被分成少于 3 个部分（即，最多有一个点），则将其标记为True，否则不标记。

使用该掩码复制值，然后用上面的有效值填充未指定的值。