Question

我正在尝试计算项目是否已延迟。我有一本包含20多个键和值的字典，并且正在尝试遍历数据集中的行，并且如果数据框值大于dict值，则应生成“ True”。

似乎循环仅使用dict中的第一个值，而我尝试将其更改为无济于事。

这是我正在使用的当前代码：

def delaytest(df):
    for key, value in mydict.items():
        if (key == df["serviceType"]) & (value < (df["delayTime"]/60)):
            return True

        else:
            return False

df["delay"] = df.apply(delaytest, axis=1)

字典示例：

dict = {"key1": 5,
        "key2": 10,
        "key3": 15}

df before:
    serviceType   delayTime
    key1          6
    key2          11
    key2          12
    key1          4
    key3          16
    key3          14

df after:
       serviceType   delayTime  delay
    key1          6          True
    key2          11         False
    key2          12         False
    key1          4          False
    key3          16         False
    key3          14         False

df expected:
    serviceType   delayTime  delay
    key1          6          True  
    key2          11         True
    key2          12         True
    key1          4          False
    key3          16         True
    key3          14         False

Answer 1

如果数据帧值高于dict值，则应为“ True”。

不可理解。但是在您的代码中，如果您未点击$countryN = $_REQUEST['id']; $brfilterresult = ("SELECT Business_Rule_Name, Country, Data_Stream, Region, ActionNeeded FROM businessrulestbl WHERE Country='".$countryN."'");，您还将返回False。因此，对于第一个元素，您总是返回一些内容，因此退出该函数。 ;）

用True摆脱else，它应该可以工作：

return False

Answer 2

我认为最好在新系列中使用Series.map并按列delayTime进行比较：

df["delay"] = df['serviceType'].map(mydict) < df["delayTime"]
print (df)
  serviceType  delayTime  delay
0        key1          6   True
1        key2         11   True
2        key2         12   True
3        key1          4  False
4        key3         16   True
5        key3         14  False

详细信息：

print (df['serviceType'].map(mydict))
0     5
1    10
2    10
3     5
4    15
5    15
Name: serviceType, dtype: int64

如果map的值不匹配，则缺少值，比较结果为False：

mydict = {"key1": 5,
        "key2": 10,
        "key4": 15}

df["delay"] = df['serviceType'].map(mydict) < df["delayTime"]
print (df)
  serviceType  delayTime  delay
0        key1          6   True
1        key2         11   True
2        key2         12   True
3        key1          4  False
4        key3         16  False
5        key3         14  False

print (df['serviceType'].map(mydict))
0     5.0
1    10.0
2    10.0
3     5.0
4     NaN
5     NaN
Name: serviceType, dtype: float64

编辑：

要通过多个值创建可能的映射，请使用左连接创建助手DataFrame和merge：

pairs = [('cat1','prov1', 'content1'),
         ('cat2','prov2', 'content2'),
         ('cat3','prov3', 'content3')]
df1 = pd.DataFrame(pairs, columns=['category','provider','contentType'])
print (df1)

df = df.merge(df1, how='left')

仅在字典中使用第一键进行循环

2 个答案: