セルの値を変更するデータフレームの組み合わせを検索

Question

2つの列の値の組み合わせが有効な場合は、列の値を置換したいと考えています。 DataFrame

df = pd.DataFrame([ 
     ['Texas 1', '111', '222', '333'], 
     ['Texas 1', '444', '555', '666'], 
     ['Texas 2', '777','888','999'] 
    ]) 

     0 1 2 3 
0 Texas 1 111 222 333 
1 Texas 1 444 555 666 
2 Texas 2 777 888 999 

次と私は考えてみましょう私はcolumn 2 = 222私がやっているのcolumn 2column 0 = Texas 1場合と値で値を置き換えたい場合は、次のために正常に動作します

df.ix[ (df.Column 0=='Texas 1')&(df.Column 2 =='222'),Column 2] = "Success" 

いくつかの組み合わせ。私が迷っている部分は、300種類以上の組み合わせでこれを行う方法です。私はdictを使用し、キーを保存すると思ったかもしれません。それは'Success'またはそれ以外の値です。リストはその組み合わせかもしれない。このようなもの。

a["Success"] = [Texas 1, 222] 
>>> a 
{"Success": [Texas 1, 222]} 

しかし、私はDataFrameでそれを行う方法がわかりません。

Answer 1

ほとんどすべてのコードがあります。dictionaryまたはlistを作成し、それを繰り返し実行するだけです。

import pandas as pd 
combinations = [['key1', 'key2', 'msg']] 
combinations.append(['Texas 1', '222', 'triple two']) 
combinations.append(['Texas 1', '555', 'triple five']) 

df = pd.DataFrame([ 
     ['Texas 1', '111', '222', '333'], 
     ['Texas 1', '444', '555', '666'], 
     ['Texas 2', '777','888','999'] 
    ]) 

for c in combinations: 
    df.ix[(df[0] == c[0]) & (df[2] == c[1]), 1] = c[2] 

出力：DataFrame.apply()ため

  0   1 2 3 
0 Texas 1 triple two 222 333 
1 Texas 1 triple five 555 666 
2 Texas 2   777 888 999 

Answer 2

グレートユースケース。ラムダはずっと機能しています!!

df = pd.DataFrame([ 
     ['Texas 1', 111, 222, 333], 
     ['Texas 1', 444, 555, 666], 
     ['Texas 2', 777,888,999] 
    ]) 


val_dict = {} 
# assumption 
# str_like_Success : [column_0 , column_1] 
val_dict["Success"] = ['Texas 1', 222] 
val_dict["Failure"] = ['Texas 2', 888] 

fill_values_from_dictがx行（シリーズ）であり、val_dictが

def fill_values_from_dict(x,val_dict): 
     for key,val in val_dict.items(): 
      if x[0] == val[0] and x[2] == val[1]: 
       x.set_value(1,key) 
       return x 
     return x 

上記で作成した辞書はfill_values_from_dict

df1 = df.apply(lambda x : fill_values_from_dict(x,val_dict),axis=1) 

各列に適用され、各列に適用される関数

出力：

print(df1) 

      0  1 2 3 
    0 Texas 1 Success 222 333 
    1 Texas 1  444 555 666 
    2 Texas 2 Failure 888 999