检查数据框中是否存在值并在字典中找到它答案

【问题标题】：Check if value is present in dataframe and find it within a dictionary检查数据框中是否存在值并在字典中找到它
【发布时间】：2018-07-19 12:18:31
【问题描述】：

假设一个数据框

Market | Status | Team |
-------|--------|------|
Chicago|   1    | Tom  |
Chicago|   1    | Tom  |
SF Bay |   3    | Julia|
SF Bay |   1    | Julia|
SF Bay |   1    | Julia|

还有一本字典

Team = {"Tom": "tom@email.com", "Julia": "Julia@email.com", "Carol": "carol@email.com"}

我想获取每个团队成员的特定数据框，将其转换为 HTML 并通过电子邮件发送给他们。我可以单独获取我需要的数据帧，然后 df.to_html() 它。在上述情况下，Carol 在字典中，但不在数据框中，所以我不希望她收到电子邮件。

我试过了

for i in Team:
    df[df['Team'].str.contains(i)]
    Mail = df[df['Team'].isin([i])]
    ...
    #send an email

但这会向Carol 发送一封带有空白数据框的电子邮件。如何轻松遍历并仅获取字典中存在的那些名称，然后利用字典的电子邮件值发送电子邮件？

【问题讨论】：

标签： python pandas email dictionary

【解决方案1】：

使用map，将Team 列转换为电子邮件地址列，然后使用groupby 使用字典理解分别获取每个团队成员的DataFrame。

df['Team'] = df['Team'].map(Team)
df

    Market  Status             Team
0  Chicago       1    tom@email.com
1  Chicago       1    tom@email.com
2   SF Bay       3  Julia@email.com
3   SF Bay       1  Julia@email.com
4   SF Bay       1  Julia@email.com

df_dict = {i : g for i, g in df.groupby('Team')}

df_dict.keys()
dict_keys(['Julia@email.com', 'tom@email.com'])  # look ma, no Carol

请注意map scales better than replace。在此之后，您可以遍历每个键值对，然后调度：

for email, df in df_dict.items():
    data = df.to_html()
    ... # dispatch `data` to `email`

有关如何使用 SMTP 协议通过 python 发送电子邮件的更多信息，请参阅标准库中的email 模块。

如果您想保留Name 列，可以将groupby 和map 步骤组合在一起，并简化您的解决方案：

df_dict = {i : g for i, g in df.groupby(df.Team.map(Team))}

【讨论】：

这很完美！有什么方法可以保留他们的名字，以便我可以将它们放在电子邮件中？
@ATCH_torn 当然！事实上，它甚至更简单。我已经编辑了我的答案。
效果很好！最后一个问题。然后我可以取名字并将其附加到字典中吗？理想情况下，我希望一举拥有name: email, df。
@ATCH_torn 好吧，你可以这样做。键是名称，值是列表/元组。您可以选择通过迭代df_dict 来创建一个新的字典。对于每个值，df.Team.unique() 都会为您提供名称。祝你好运！

【解决方案2】：

使用replace :-)

df.Team.replace(d,inplace=True)
df
Out[176]: 
    Market  Status             Team
0  Chicago       1    tom@email.com
1  Chicago       1    tom@email.com
2    SFBay       3  Julia@email.com
3    SFBay       1  Julia@email.com
4    SFBay       1  Julia@email.com

【讨论】：