python - 根据列表中的顺序替换列中的值

Question

现在我有一个数据框。我想替换列 C 中的值，当列A和 B两者都找到匹配项。替换规则由列表中字符串的顺序决定 L = ['x','y','z'].

对于第 0 行和第 1 行，列 A和 B匹配，然后列 C有 x和 y . x来之前 y根据名单L .然后y替换为 x .

对于第 2 行，列 A和 B未找到匹配项，请离开列 C沿

对于第 3 行和第 4 行，列 A和 B匹配，然后列 C有 y和 z . y来之前 z根据名单L .然后z替换为 y .

import pandas as pd
import numpy as np
L = ['x','y','z']

s1 = pd.Series(['a', 'c', 'x'])
s2 = pd.Series(['a', 'c', 'y'])
s3 = pd.Series(['a', 'd', 'z'])
s4 = pd.Series(['b', 'd', 'y'])
s5 = pd.Series(['b', 'd', 'z'])
    
df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2), list(s3), list(s4), list(s5)],  columns =  ['A', 'B', 'C'])
df


    A   B   C
0   a   c   x
1   a   c   y
2   a   d   z
3   b   d   y
4   b   d   z

期望的结果:

    A   B   C
0   a   c   x
1   a   c   x
2   a   d   z
3   b   d   y
4   b   d   y

Answer 1

您可以 sort C 列的值基于列表中的排序 L ，然后 group列上的数据框 A, B和 transform栏目 C使用 first :

# create mapping dict
# in order to impose ordering 
d = {v: i for i, v in enumerate(L)}

# map and sort the values
s = df.assign(k=df['C'].map(d)).sort_values('k')

# group and transform
df['C'] = s.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('first')

   A  B  C
0  a  c  x
1  a  c  x
2  a  d  z
3  b  d  y
4  b  d  y