python - Pandas:根据行内容定位和更新值

Question

我有以下格式的字典:

MyDict = {"string1" : 10, "string2" : 20, "string3" : 30, ...}

我还有一个具有以下格式的大型 DataFrame:

  col1              col2  
0       string1                 1 
1       string2                 2  
2       string3                 1
3       string1                 3   
4       string3                 4
5       string1                 5

我想找到 col1 != string1 的值，并根据行内容和我最初提到的字典更改值:

df.loc[df["col1"] != "string1" , "col2"] = df["col2"] * MyDict[df["col1"]]

(我立即意识到上述 loc 的用法是不可能的，果然:Series 的对象是可变的，因此它们不能被散列)

所需输出的表示:

  col1              col2  
0       string1                 1 
1       string2                 40  
2       string3                 30
3       string1                 3   
4       string3                 120
5       string1                 5

在 Pandas 中处理这个问题的正确方法是什么？

Answer 1

使用map在 bool 掩码 df 上传递将执行查找并将列与返回系列的结果相乘的字典:

In [273]:
MyDict = {"string1" : 10, "string2" : 20, "string3" : 30}
df.loc[df["col1"] != "string1" , "col2"] *= df['col1'].map(MyDict)
df

Out[273]:
      col1  col2
0  string1     1
1  string2    40
2  string3    30
3  string1     3
4  string3   120
5  string1     5