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Алексей Чистов
Asked:2020-12-06 19:34:37 +0000 UTC2020-12-06 19:34:37 +0000 UTC

根据另一个 DataFrame 更改 DataFrame 值

  • 772

我有 2 个 dfs：

d1 = pd.DataFrame({
   'ID':['ABC123', 'ABC124', 'ABC125', 'ABC126', 'ABC127', 'ABC128', 'ABC129', 'ABC130', 'ABC131', 'ABC132'],
   'PRICE':[2365.34, 45.37, 225.25, 574.3, 23.34, 7.98, 2353.34, 79.42, 6554.09, 12.45],
   'CUR':['GBp', 'EUR', 'GBP', 'USD', 'SEK', 'CHF', 'GBp', 'CHF', 'GBp', 'CHF']
})

d2 = pd.DataFrame({
   'RECEIVED_CODE':['GBp', 'AUD'], 
   'CONVERTED_CODE':['GBP','USD'], 
   'CONVERSION_RATE':[100, 1]
})

我需要按照以下逻辑替换值：

如果值CUR1 df 与值RECEIVED_CODE2 df 相同，则需要在这一行中将自身的值替换为CUR，CONVERTED_CODE然后PRICE除以CONVERSION_RATE。

编码：

for row in d2.itertuples():
    tmp = d1[d1.CUR == row.RECEIVED_CODE]
    tmp['PRICE'] = tmp['PRICE'] / row.CONVERSION_RATE
    tmp['CUR'] = row.CONVERTED_CODE
    d1.update(tmp)

做它需要的，但是由于 d1 10k 行和 d2 - 10 行的数量，这段代码可以工作几分钟，这很长。

编码

d1['CUR'] = d1.CUR.map(d2.set_index('RECEIVED_CODE').CONVERTED_CODE).fillna(d1.CUR)

可以改成CUR，但是我没有成功CONVERTED_CODE适应这种改法。PRICE

如何优化？

提前致谢。

python

1 个回答

  1. Best Answer

    我会这样做：

    首先，我们使用两个 DF 中的货币创建一个辅助 DF：

    In [95]: r = (d1.rename(columns={'CUR':'RECEIVED_CODE'})
                .reset_index()
                .merge(d2.rename(columns={'CONVERTED_CODE':'CUR'}), on='RECEIVED_CODE'))

In [96]: r
Out[96]:
   index      ID    PRICE RECEIVED_CODE  CUR  CONVERSION_RATE
0      0  ABC123  2365.34           GBp  GBP              100
1      6  ABC129  2353.34           GBp  GBP              100
2      8  ABC131  6554.09           GBp  GBP              100

    DataFrame.eval()允许您即时进行算术运算：

    In [99]: r.set_index('index').eval("PRICE = PRICE / CONVERSION_RATE")[['CUR','PRICE']]
Out[99]:
       CUR    PRICE
index
0      GBP  23.6534
6      GBP  23.5334
8      GBP  65.5409

    让我们用这个：

    In [100]: d1.loc[r['index'], ['CUR','PRICE']] = \
            r.set_index('index').eval("PRICE = PRICE / CONVERSION_RATE")[['CUR','PRICE']]

    结果：

    In [101]: d1
Out[101]:
       ID     PRICE  CUR
0  ABC123   23.6534  GBP
1  ABC124   45.3700  EUR
2  ABC125  225.2500  GBP
3  ABC126  574.3000  USD
4  ABC127   23.3400  SEK
5  ABC128    7.9800  CHF
6  ABC129   23.5334  GBP
7  ABC130   79.4200  CHF
8  ABC131   65.5409  GBP
9  ABC132   12.4500  CHF
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