python - 使用数据框 Pandas 的多个 if 语句的替代方案

Question

使用数据框的多个 if 语句的替代方案是什么？通常我使用一种简单的方法，如下面的示例所示，但是，如果需要更多语句，那就不太好了。

在这个特定的示例中，我将根据 A 值创建一列 A10。可能这可以用其他更短的方式完成:

df.loc[df['A'] == 1, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + 100 
df.loc[df['A'] == 2, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + 200
df.loc[df['A'] == 3, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + 300
df.loc[df['A'] == 5, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + 400
df.loc[df['A'] == 9, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + 500

Answer 1

您只能对过滤后的行使用字典映射:

d = {1:100,2:200,3:300,5:400,9:500}
m = df['A'].isin(d)

df.loc[m, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + df.loc[m, 'A'].map(d)

为了映射列中的所有值，如果有很多不匹配的值，应该会更慢:

d = {1:100,2:200,3:300,5:400,9:500}
m = df['A'].isin(d)
df.loc[m, 'A10'] = df['A'] +  df['B'] + df['A'].map(d)