如何基于另一列的值应用熊猫函数？

Question

我有一个熊猫数据框，其中有两列，一列有一些字符串值，另一列有空字典：

ColA ColB
True  {}
False {}
True  {}
True  {}
False {}
False {}
True  {}

我有一个函数，可以用其他一些值更新字典：

def update_dict(a):
    return a.update({"VAL":["yes"]})

如何将上述功能应用于在ColA旁边带有“假”字符串的所有ColB单元格？：

ColA ColB
True  {}
False {"VAL":["yes"]}
True  {}
True  {}
False {"VAL":["yes"]}
False {"VAL":["yes"]}
True  {}

我知道在熊猫中您可以使用apply函数或applymap。但是，我不知道如何根据先前的列值来完成此操作。

Answer 1

有可能，但是不建议在列的值中使用dict，因为丢失了所有矢量化功能：

def update_dict(a):
    a.update({"VAL":["yes"]})
    return a

df['ColB'] = [update_dict(j) if i == 'False' else j for i, j in zip(df['ColA'], df['ColB'])]
print (df)
    ColA              ColB
0   True                {}
1  False  {'VAL': ['yes']}
2   True                {}
3   True                {}
4  False  {'VAL': ['yes']}
5  False  {'VAL': ['yes']}
6   True                {}