将 pandas 数据框中的多列映射到字典，并有条件地将值返回到新列

Question

我有一个包含多个列的 pandas 数据框和一个包含与列名对应的键的字典。我想根据字典值检查列值，并根据列值是否满足“大于或等于”条件返回“是”或“否”。

例子：

import pandas as pd
dfdict = {'col1': [1,2,3], 'col2':[2,3,4], 'col3': [3.2, 4.2, 7.7]}
checkdict = {'col1': 2, 'col2': 3, 'col3': 1.5}
df = pd.DataFrame(dfdict)

对于每一列，每一行，检查行值是否大于或等于字典中的值。对于该行，如果任何列满足条件，则对新创建的列返回“是”，否则返回“否”。

我尝试过的：

def checkcond(element):
    if not math.isnan(element):
        x = checkdict[element]
        return 1 if element >= x else 0
    else:
        pass

df['test'] = df.applymap(checkcond)

但这当然行不通，因为行值是提供给 checkcond 函数而不是列名和行。

我也试过了：

df['test'] = pd.np.where(df[['col1', 'col2', 'col3']].ge(0).any(1, skipna=True), 'Y', 'N')

但这只会为“ge”条件取一个值，而我想根据每一列的字典值检查行值。

任何建议将不胜感激！

Answer 1

将您的字典转换为系列并执行简单的比较：

df.ge(pd.Series(checkdict)).replace({True: 'yes', False: 'no'})

输出：

  col1 col2 col3
0   no   no  yes
1   no   no  yes
2  yes  yes  yes

获取每行的聚合：

df['any'] = df.ge(pd.Series(checkdict)).any(1).map({True: 'yes', False: 'no'})

输出：

   col1  col2  col3  any
0     1     2   3.2  yes
1     2     3   4.2  yes
2     3     4   7.7  yes