python - 基于匹配列的映射值 - Python

Question

我想根据两列的匹配方式映射值。例如，下面的 df 包含不同的标签，A 或 B。我想分配一个描述这些标签的新列。这是如何发生的是比较列 Z L 和 Z P。 Z L 将始终包含 ['X1','X2','X3','X4']。而 Z P 将相应地包含 ['LA','LB','LC','LD']。

这些将始终按顺序或倒序排列。如升序表示 X1 对应 LA，X2 对应 LB 等。倒序表示 X1对应LD，X2对应LC等

如果升序我想映射一个R。如果顺序相反，我想映射一个 L。

X = ['X1','X2','X3','X4']

R = ['LA','LB','LC','LD']
L = ['LD','LC','LB','LA']

df = pd.DataFrame({
        'Period' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],        
        'labels' : ['A','B','A','B','A','B','A','B','A','B'],                  
        'Z L' : [np.nan,np.nan,'X3','X2','X4',np.nan,'X2','X3','X3','X1'],     
        'Z P' : [np.nan,np.nan,'LC','LC','LD',np.nan,'LC','LC','LB','LA'],                       
        })

df = df.dropna()

这是确定组合的输出数据集。我有一个带有重复组合的大 df，所以我不太关心返回所有这些组合。我主要关心每个 Period 的所有唯一映射值。

   Period labels Z L Z P
2       1      A  X3  LC
3       1      B  X2  LC
4       1      A  X4  LD
6       2      A  X2  LC
7       2      B  X3  LC
8       2      A  X3  LB
9       2      B  X1  LA

尝试:

labels = df['labels'].unique().tolist()

I = df.loc[df['labels'] == labels[0]]
J = df.loc[df['labels'] == labels[1]]


I['Map'] = ((I['Z L'].isin(X)) | (I['Z P'].isin(R))).map({True:'R', False:'L'})

J['Map'] = ((J['Z L'].isin(X)) | (J['Z P'].isin(R))).map({True:'R', False:'L'})

如果我从句点和标签中删除重复项，则预期的 df 是:

   Period labels    Map
0       1      A      R
1       1      B      L
2       2      A      L
3       2      B      R

Answer 1

这是我的方法:

# the ascending orders
lst1,lst2 = ['X1','X2','X3','X4'], ['LA','LB','LC','LD']

# enumerate the orders
d1, d2 = ({v:k for k,v in enumerate(l)} for l in (lst1, lst2))

# check if the enumerations in `Z L` and `Z P` are the same
df['Map'] = np.where(df['Z L'].map(d1)== df['Z P'].map(d2), 'R', 'L')

输出:

   Period labels Z L Z P Map
2       1      A  X3  LC   R
3       1      B  X2  LC   L
4       1      A  X4  LD   R
6       2      A  X2  LC   L
7       2      B  X3  LC   R
8       2      A  X3  LB   L
9       2      B  X1  LA   R

和df.drop_duplicates(['Period', 'labels']):

   Period labels Z L Z P Map
2       1      A  X3  LC   R
3       1      B  X2  LC   L
6       2      A  X2  LC   L
7       2      B  X3  LC   R