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我有以下数据:
data = {
'employee' : ['Emp1', 'Emp2', 'Emp3', 'Emp4', 'Emp5'],
'code' : ['2018_1', '2018_3', '2019_1', '2019_2', '2017_1'],
}
old_salary_bonus = 3000
new_salary_bonus = {
'2019_1': 1000,
'2019_2': 980,
}
df = pd.DataFrame(data)
任务:根据以下条件添加 df['salary_bonus'] 列:如果员工的代码包含'2019',则使用代码值从new_salary_bonus 中检索工资奖金值,否则使用old_salary_bonus 值。
预期输出:
employee code salary_bonus
0 Emp1 2018_1 3000
1 Emp2 2018_3 3000
2 Emp3 2019_1 1000
3 Emp4 2019_2 980
4 Emp5 2017_1 3000
请帮忙。
最佳答案
使用Series.map
与 Series.fillna
替换不匹配的值:
import pandas as pd
data = {
'employee' : ['Emp1', 'Emp2', 'Emp3', 'Emp4', 'Emp5'],
'code' : ['2018_1', '2018_3', '2019_1', '2019_2', '2017_1'],
}
old_salary_bonus = 3000
new_salary_bonus = {
'2019_1': 1000,
'2019_2': 980,
}
df = pd.DataFrame(data)
df['salary_bonus'] = df['code'].map(new_salary_bonus).fillna(old_salary_bonus)
print (df)
employee code salary_bonus
0 Emp1 2018_1 3000.0
1 Emp2 2018_3 3000.0
2 Emp3 2019_1 1000.0
3 Emp4 2019_2 980.0
4 Emp5 2017_1 3000.0
如果不匹配则使用默认值的 get
的另一种解决方案:
df['salary_bonus'] = df['code'].map(lambda x: new_salary_bonus.get(x, old_salary_bonus))
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