python - Pandas 应用函数并更新数据帧的副本

Question

我有数据框

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,1],'B':[20,21,22,32],'C':[4,5,6,7],'D':[99,98,97,96]})
dfcopy = df.copy()

我想对 df 中的值应用一个函数列 'B' 和 'C' 基于列 'A' 中的值，然后更新 dfcopy 中相应行中的结果.
例如，对于 'A' 为 1 的每一行，获取该行的 'B' 和 'C' 值，应用函数并将结果存储在 dfcopy 中。对于'A'==2 的第一行，'B' 的值为 21，'C' 的值为 5。假设函数是乘以 2x2 的矩阵: np.dot(np.ones((2,2)),np.array([[21],[5]])) .那么我们要 df[1,'B']=26和 df[1,'C']=26 .然后我想在 A 中重复不同的值直到基于 A 中的每个值唯一地应用了该函数.
最后，我不想逐行迭代，检查 A 中的值, 和应用函数。这是因为会根据 A 的每个值进行操作。 (即 np.ones((2,2)) 将被替换为文件中与 A 中的值相对应的值，我不想重复它
我确信我可以强制一个解决方案(例如通过循环和设置值)，但我猜有一种优雅的方法可以使用 Pandas API 来做到这一点。我就是找不到。

Answer 1

在下面的示例中，我选择了不同的矩阵，因此很明显我已经应用了它们。

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,1],'B':[20,21,22,32],'C':[4,5,6,7],'D':[99,98,97,96]})
matrices = [None,pd.DataFrame([[1,0],[0,0]],index=["B","C"]),pd.DataFrame([[0,0],[0,1]],index=["B","C"])]
df[["B","C"]] = pd.concat((df[df["A"] == i][["B","C"]].dot(matrices[i]) for i in set(df["A"])))

   A   B  C   D
0  1  20  0  99
1  2   0  5  98
2  2   0  6  97
3  1  32  0  96