我想遍历数据帧,并且如果ITEM CODE列包含字典键,我想检查同一行是否包含字典值[0](元组的第一个位置)以及是否包含我想将字典值1(在元组中的第二个位置)插入到名为SKU的另一列中
catp = {"2755":(('24','002'),('25','003'),('26','003'),('27','004'),('28','005'),('29','006'),('30','007'),('31','008'),
('32','009'),('32','010'),('33','011'),('34','012'),('35','013'),('36','014')),
"2513":(('38','002'),('40','003'),('42','004'),('44','005'),('46','006'),('48','007'),('50','008'),('52','009'),
('54','010'))}
for i, row in df3.iterrows():
if catp.key() in df3['ITEM CODE'][i] and catp.value()[0] in df3['TG'][i]:
codmarime = catp.value()[1]
df3['SKU'][i] = '20'+df3['ITEM CODE'][i]+[i]+codmarime
else:
df3['SKU'][i] = '20'+df3['ITEM CODE'][i]+'???'
如果找到2755和24,则SKU ='202755638002'
如果找到2513和44,则SKU ='202513123005'
答案 0 :(得分:1)
由于您未能提供文本数据来创建至少一个DataFrame片段, 我从您的图片复制了3行,创建了我的测试DataFrame:
df3 = pd.DataFrame(data=[
[ '1513452', 'AVRO D2', '685', 'BLACK/BLACK/ANTRACITE', '24', 929.95, '8052644627565' ],
[ '2513452', 'AVRO D2', '685', 'BLACK/BLACK/ANTRACITE', '21', 929.95, '8052644627565' ],
[ '2755126', 'AMELIA', 'Y17', 'DARK-DENIM', '24', 179.95, '8052644627565' ]],
columns=[ 'ITEM CODE', 'ITEM', 'COLOR', 'COLOR CODE', 'TG', 'PRICE', 'EAN' ])
详细信息:
catp
列中不包含任何ITEM CODE
键。ITEM CODE
包含您的代码之一( 2513 ),但包含TG
列中没有保存在2513
键下的元组包含第一个元素== 21 。ITEM CODE
包含您的代码之一( 2755 ),TG
== 24
在2755
下保存的元组中,有一个== 24 。然后我们必须定义几个辅助函数:
def findContainedCodeAndVal(dct, str):
for eachKey in dct.keys():
if str.find(eachKey) >= 0:
return (eachKey, dct[eachKey])
else:
return (None, None)
此函数尝试在dct
中查找str
中包含的密钥。
它返回一个2元组,其中包含找到的键和来自dct
的关联值。
def find2ndElem(tuples, str):
for tpl in tuples:
if tpl[0] == str:
return tpl[1]
else:
return ''
此函数检查tuples
中的每个元组是否是其第一个元素
== str
并从该元组返回第二个元素。
最后定义的函数是要应用于每一行的函数
从您的DataFrame。它返回要保存在SKU
列中的值:
def fn(row):
ind = row.name # Read row index
iCode = row['ITEM CODE']
k, val = findContainedCodeAndVal(catp, iCode)
codmarime = ''
if k:
tg = row.TG
codmarime = find2ndElem(val, tg)
if codmarime == '':
codmarime = '???'
return f'20/{iCode}/{ind}/{codmarime}'
请注意,它使用您的catp
字典。
出于演示目的,我在返回值中引入了附加值 斜线,将相邻部分分开。在目标版本中,将其删除。
最后一件事是计算DataFrame的SKU
列,
将fn
函数应用于df3
的每一行,并将结果保存在
SKU
列:
df3['SKU'] = df3.apply(fn, axis=1)
当您打印DataFrame(包含我的测试数据)时,SKU
列将
包含:
20/1513452/0/???
20/2513452/1/???
20/2755126/2/002
答案 1 :(得分:0)
我无法正确理解问题,只是更正了我在代码中看到的错误:
if catp.key() in df3['ITEM CODE'][i] and catp.value()[0] in df3['TG'][i]:
这是不正确的。
如果我了解最终目标,我将采用另一种方法工作
for key in catp.keys():
xdf = df3.loc[(df3['SKU'].astype(str).contains(key)) & (df3['SKU'].astype(str).contains(catp[key][0])]
if len(xdf)>0:
for i, row in xdf.iterrows():
codmarime = catp[key][1]
df3.at[i,'SKU'] = '20'+row['ITEM CODE'][i]+[i]+codmarime