Python Pandas : reusing row value to another row - lookup across row

Question

我有以下数据框

df1 =  DataFrame([['OBJ1', 10, 'BX', 'pool1', 'OBJ2'],['OBJ2', 0, '', '', 'OBJ1'],['OBJ3', 10, 'BY', 'pool2', 'OBJ4'],['OBJ4', 0, '', '', 'OBJ3'],['OBJ5', 10, 'BZ', 'pool3', '']], columns=['OBJ', 'value', 'conf', 'Res', 'Key'])

我想做的是:

• 检查值何时为 0
• Conf 和 Res 获取键与 OBJ 匹配的行的值
• 例如，OBJ2值为0，key为OBJ 2，则conf应变为BX，Res应变为pool1

我使用查找或其他一些帖子尝试了多种解决方案，但似乎没有任何效果。

df1.loc[df1['value']==0, 'conf'] = df1.loc[df1['OBJ']==df1['Key']]['conf'] 

失败，因为我意识到这是在查找带有 OBJ = Key 的行

Answer 1

使用DataFrame.merge具有 left_on 和 right_on 参数以及 DataFrame.reset_index 创建的 index 列对于新的 DataFrame，然后将 index 列转换为 index by DataFrame.set_index最后设置新卷 DataFrame.loc :

m = df1['value'].eq(0)
cols = ['conf','Res']
df = (df1.reset_index().loc[m, ['index','OBJ']]
          .merge(df1, left_on='OBJ', right_on='Key')
          .set_index('index')[cols])
print (df)
      conf    Res
index            
1       BX  pool1
3       BY  pool2

df1.loc[m, cols] = df
print (df1)
    OBJ  value conf    Res   Key
0  OBJ1     10   BX  pool1  OBJ2
1  OBJ2      0   BX  pool1  OBJ1
2  OBJ3     10   BY  pool2  OBJ4
3  OBJ4      0   BY  pool2  OBJ3
4  OBJ5     10   BZ  pool3