python - Pandas - 比较时从字典中获取相应的值

Question

我有一个像这样的字典(不是数据框)，

Emp ID  dictvalue
1        True
2        False

我有一个像这样的数据框，

  Emp ID    ColA       ColB
     1          A         B
     2          A         A 

我正在比较 ColA 和 ColB

temp_result_df[res_col_name] = (temp_result_df[primaryreportreqcolname] == temp_result_df[RequiredSecondaryReport_Col_Name])

我正在代码中寻找 or 逻辑，它将通过与 empid 映射来从字典中获取 dictvalue ( bool true 或 false)。如果在同一行代码中，方便我维护的话，对我来说会容易很多。

类似于，

temp_result_df[res_col_name] = (temp_result_df[primaryreportreqcolname] == temp_result_df[RequiredSecondaryReport_Col_Name]) | ??...dictvalue......??

此时我不想将 dict 作为新列添加到该 temp_result_df 中。将字典转换为数据帧并进行连接将是一个简单的解决方案。但是，我将不得不再次删除该列，并且接下来的操作将变得更加困惑，因为它出现在多个地方。

预期结果，

  Emp ID    ColA       ColB   result
     1          A         B    True
     2          A         A    True

在比较 ColA 和 ColB 时，Emp ID 1 返回 False，但在与来自数据帧的 dictvalue 进行 OR 逻辑时，它会变为 True。

Answer 1

使用map用按位OR链接:

d = {1:True, 2:False}

df['result'] = (df['ColA'] == df['ColB']) | df['Emp ID'].map(d)
print (df)
   Emp ID ColA ColB  result
0       1    A    B    True
1       2    A    A    True

详细信息:

print (df['ColA'] == df['ColB'])
0    False
1     True
dtype: bool

print (df['Emp ID'].map(d))
0     True
1    False
Name: Emp ID, dtype: bool