Question

假设数据帧

Market | Status | Team |
-------|--------|------|
Chicago|   1    | Tom  |
Chicago|   1    | Tom  |
SF Bay |   3    | Julia|
SF Bay |   1    | Julia|
SF Bay |   1    | Julia|

和一本字典

Team = {"Tom": "tom@email.com", "Julia": "Julia@email.com", "Carol": "carol@email.com"}

我想让每个团队成员获得特定的数据框，将其转换为HTML并通过电子邮件发送给他们。我可以单独获取所需的数据帧，然后df.to_html()。在上面的例子中，Carol在字典中，但不在数据框内，所以我不希望她收到电子邮件。

我试过

for i in Team:
    df[df['Team'].str.contains(i)]
    Mail = df[df['Team'].isin([i])]
    ...
    #send an email

但是，这会向Carol发送一封空白数据框的电子邮件。如何轻松地迭代并获取我的字典中存在的名称，然后利用字典电子邮件值发送电子邮件？

Answer 1

使用map，将Team列转换为一列电子邮件地址，然后使用groupby分别获取每个团队成员DataFrame，使用词典理解。

df['Team'] = df['Team'].map(Team)
df

    Market  Status             Team
0  Chicago       1    tom@email.com
1  Chicago       1    tom@email.com
2   SF Bay       3  Julia@email.com
3   SF Bay       1  Julia@email.com
4   SF Bay       1  Julia@email.com

df_dict = {i : g for i, g in df.groupby('Team')}

df_dict.keys()
dict_keys(['Julia@email.com', 'tom@email.com'])  # look ma, no Carol

请注意map scales better than replace。在此之后，您可以迭代每个键值对，然后发送：

for email, df in df_dict.items():
    data = df.to_html()
    ... # dispatch `data` to `email`

有关如何使用SMTP协议通过python发送电子邮件的更多信息，请参阅标准库中的email模块。

如果您想保留Name列，可以将groupby和map步骤合并在一起，并简化您的解决方案：

df_dict = {i : g for i, g in df.groupby(df.Team.map(Team))}

Answer 2

使用replace :-)

df.Team.replace(d,inplace=True)
df
Out[176]: 
    Market  Status             Team
0  Chicago       1    tom@email.com
1  Chicago       1    tom@email.com
2    SFBay       3  Julia@email.com
3    SFBay       1  Julia@email.com
4    SFBay       1  Julia@email.com

检查数据框中是否存在值并在字典中查找它

2 个答案: