本文介绍了如何根据字典中的值有条件地划分 Pandas DataFrame 中的某一列。核心思想是利用 apply 函数结合字典的 get 方法，实现对 DataFrame 中特定行进行除法运算，而对字典中不存在对应键的行则保持原值不变。本文提供了一种简洁且高效的解决方案，并探讨了其适用场景和注意事项。
在数据处理中，经常会遇到需要根据特定条件修改 DataFrame 列的情况。其中一种常见场景是：根据 DataFrame 某一列的值，从字典中查找对应的值，并用该值对 DataFrame 的另一列进行划分。如果 DataFrame 列中的值在字典中不存在，则保持原值不变。本文将介绍如何使用 Pandas 实现这一操作。
使用 apply 函数和 get 方法
Pandas 的 apply 函数允许我们对 DataFrame 的每一行或每一列应用一个函数。结合字典的 get 方法，我们可以实现有条件划分的目的。get 方法可以安全地从字典中获取值，如果键不存在，则返回一个默认值。
以下是一个示例：
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
"integer_id": [1, 2, 3],
"delta": [10, 20, 30]
})
# 创建字典
d = {1: 0.5, 3: 0.25}
# 使用 apply 函数和 get 方法进行划分
df['delta'] = df.apply(lambda r: r['delta']/d.get(r['integer_id'], 1), axis=1)
# 打印结果
print(df)代码解释：
- 首先，我们创建了一个 DataFrame df，其中包含两列：integer_id 和 delta。
- 然后，我们创建了一个字典 d，它将 integer_id 映射到浮点数值。
- 关键在于 df['delta'] = df.apply(lambda r: r['delta']/d.get(r['integer_id'], 1), axis=1) 这一行代码。
- df.apply(..., axis=1) 表示我们对 DataFrame 的每一行应用一个函数。
- lambda r: ... 定义了一个匿名函数，该函数接受 DataFrame 的一行作为输入 (命名为 r)。
- r['delta']/d.get(r['integer_id'], 1) 是匿名函数的核心逻辑。它首先获取当前行的 delta 值 (r['delta'])。然后，它使用 d.get(r['integer_id'], 1) 从字典 d 中获取与当前行的 integer_id 对应的值。如果 integer_id 在字典 d 中存在，则返回对应的值；否则，返回默认值 1。最后，将 delta 值除以从字典中获取的值。
注意事项：
- 默认值： 在 d.get(r['integer_id'], 1) 中，1 是默认值。这意味着如果 integer_id 在字典 d 中不存在，delta 将除以 1，从而保持不变。根据实际需求，可以修改默认值。例如，如果希望在 integer_id 不存在时将 delta 设置为 NaN，可以将默认值设置为 float('NaN')。
- 数据类型： 确保字典中的值与 delta 列的数据类型兼容，以避免类型错误。
- 性能： 对于大型 DataFrame，apply 函数的性能可能不如向量化操作。如果性能是关键，可以考虑使用其他方法，例如 map 函数结合 fillna 方法。
总结
本文介绍了一种使用 apply 函数和字典的 get 方法有条件地划分 Pandas DataFrame 列的方法。这种方法简洁且易于理解，适用于各种数据处理场景。通过合理设置默认值，可以灵活地处理字典中不存在对应键的情况。在处理大型 DataFrame 时，需要注意性能问题，并考虑使用更高效的替代方案。
