根据集合中的成员资格覆盖字段值答案

【问题标题】：Overwrite field values based on membership in a set根据集合中的成员资格覆盖字段值
【发布时间】：2015-01-20 17:05:34
【问题描述】：

在 Pandas Dataframe 中，如果 df['field1'] 是字段 df2['field2'] 的成员，那么我需要用指定的值覆盖第三个字段 df[field3] 的值。

我尝试在 sqlite3 中使用 CASE：

conn=sqlite3.connect(':memory:')
sql.write_frame(equip,name='equip',con=conn)
sql.write_frame(list1,name='list1',con=conn)
list2=sql.read_frame("SELECT CASE WHEN (a.'Invoice Number' IN (SELECT     b.'Sold On Invoice Number' FROM equip b) THEN a.'Type'='blah' FROM list1 as a END",conn)

以下是带有示例的数据示例：

列表1 出[345]：发票编号发票类型 0 1341262 无 1 1037970 无 2 1037941 无 3 1805305 无 4 3302259 无 5 1037388 无

列表2 出[347]：以发票号出售 0 1341250 1 3302261 2 1341271 3 1037388 4 134127

由于 1037388 在两个列表中，list1['Invoice Type'] 需要等于 'Equipment.'

【问题讨论】：

请发布一些您的数据样本，“是会员”是什么意思？ df2['field2'] 是 Python 集吗？
我从我的两个数据框中发布了样本。希望它有所帮助。我不知道如何更清楚地发布它们。

标签： python if-statement pandas sqlite case-when

【解决方案1】：

好的，我假设您的帧实际上看起来像这样（另外，here's 如何制作数据帧）：

a = pd.DataFrame({'Invoice Number':[1341262, 10327970, 1037941, 1805305, 3302259, 1037388], 'Invoice Type':[None]*6})
b = pd.DataFrame({'Sold On Invoice Number':[1341250, 3302261, 1341271, 1037388, 134127]})

要获取重叠的索引，请使用 .isin 执行 boolean slice，如下所示：

idxs = a[a['Invoice Number'].isin(b['Sold On Invoice Number'])].index

然后将“设备”分配给重叠：

 a.loc[idxs, 'Invoice Type'] = 'Equipment'

【讨论】：

谢谢！比我将重叠解析为单独的 df、更改所需字段并将两个表重新附加在一起的解决方案要好得多。