熊猫如何基于集群和另一列将所有值分配给一列

Question

我有一个来自上一个数据帧的ID列表，例如[1、2、3、4、5]，还有另一个数据框，说

具有ID和群集的数据框：

如果数据帧中有匹配的ID，我想按群集更改所有ID组以使其具有该ID。因此，结果数据框将为

其ID与集群中的第一个数据帧匹配的数据帧

Answer 1

这对我有用：

import pandas as pd
list_ids = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame({'id': [3, 5, 6, 7, 8], 'cluster': [1, 2, 3, 2, 1]})

true_values = df['cluster'] == list_ids
for num, value in enumerate(true_values):
    if not value:
        cluster_number = df['cluster'][num]
        cluster_id = df['cluster'].where(df['cluster'] == cluster_number)
        cluster_id = cluster_id.dropna().index[0]
        df['id'][num] = df['id'][cluster_id]


print(df)

输出：

   id  cluster
0   3        1
1   5        2
2   6        3
3   5        2
4   3        1