pandas - 如果数据框列值匹配字典键，检查不同的列是否匹配字典值

Question

我有一个包含 2 列感兴趣的数据框。两者都充满了字符串。我还有一个映射键值对的字典，它们也是字符串。我正在使用字典的键按第一列过滤数据框，仅用于字典中的那些键。

最终目标是然后查找数据帧的第一列将其与字典中的键匹配，然后确认第 2 列的值与字典中的值匹配。

感兴趣的键上的过滤数据框按预期工作，所以我留下了两列的数据框，其中只有字典中存在的列键。过滤后的数据框可以是几行到数千行，但字典的长度是静态的。

最终输出应该是一个数据框，其内容显示过滤后的数据框的行，其中第二列的值与字典的值不匹配。

pairs = {'red': 'apple', 'blue': 'blueberry', 'yellow':'banana'}
filtered_data = {'Color':['red', 'blue'], 'Fruit':['appl','blueberry']}
filtered_df = pd.DataFrame(filtered_data)

#so the filtered_df would resemble
Color     Fruit
red       appl
blue      blueberry

for row in filtered_df.iterrows():
   for k,v in pairs.items():
       #Here's where I'd like to check the value of column 1, find it in the dict then if the 
       #values dont match between col 2 in the df and the dict, append the mismatched row to a 
       #new df.
       if row['Color'] == k:
          new_df.append(row).where(row['Fruit'] != v)

我确定我需要第一个 for 循环中的行的索引，但我不确定如何格式化嵌套循环结构的其余部分。

理想情况下，当我导出 new_df 时在这种情况下，数据框将有 1 行，颜色列为红色，水果列为 appl，因为它与类似于下面的字典不匹配。

Color   Fruit
red     appl

Answer 1

就个人而言，我会根据您的 pairs 创建一个数据框字典并进行左反连接，这将使我们只剩下左数据框中与 pairs 不匹配的匹配项。字典。

df1 = pd.DataFrame.from_dict(pairs, orient="index", columns=["Fruit"])\
                        .rename_axis("Color")\
                        .reset_index() 

final = pd.merge(filtered_df,df1,on=['Fruit','Color'],how='outer',indicator=True)\
                    .query("_merge == 'left_only'").drop('_merge',axis=1)

print(final)

 Color Fruit
0   red  appl