如果 pandas df 列具有特定值，则另一列仅允许值列表

Question

我有一个数据框，它有一个部门、它的功能、它的子功能和它的子子功能。数据框的示例如下：

d = [['Dept1'  ,               'HR'  ,        'Talent'     ,     'Good Employee 3'],
    ['Dept2'  ,               'IT'   ,      'Garbage'  ,  'Analysis HR 2'],
       ['Dept3'   ,              'IT'  ,        'Tech Sup' ,           'IT Tech 2'],
      [ 'Dept4'   ,              'HR'  ,        'Hardware' ,        'Trash Can' ] ,             
      [ 'Dept5'   ,              'MKT'  ,         'Sales'  ,         'Facebook Promo 1'],
       ['Dept6'   ,              'MKT'  ,       'Communication',     'Car profit']]
df = pd.DataFrame(d, columns=['Department', 'Function' ,     'Subfunction' ,  'Sub-subfunction'])

       Department           Function      Subfunction   Sub-subfunction
0        Dept1                 HR          Talent          Good Employee 3
1        Dept2                 IT         Garbage     Analysis HR 2
2        Dept3                 IT          Tech Sup            IT Tech 2
3        Dept4                 HR          Hardware         Trash Can               
4        Dept5                 MKT           Sales           Facebook Promo 1
5        Dept6                 MKT         Communication     Car profit

我需要创建一个规则来检查部门是否在功能中具有特定值，它只允许子功能中可能的值列表。然后，在子函数中，每个唯一值将只允许子函数中可能的值列表。

映射如下：

subfunction = {'HR': ['Talent', 'Analysis Human'],
              'IT': ['Tech Sup', 'Hardware'],
              'MKT': ['Sales', 'Communication']}

sub_subfunction = {'Talent': ['Good Employee 1', 'Good Employee 2', 'Good Employee 3'],
                   'Analysis Human': [ 'Analysis HR 1', 'Analysis HR 2', 'Analysis HR 3'],
                   'Tech Sup': ['IT Tech 1', 'IT Tech 2', 'IT Tech 3', 'Tech Master'],
                   'Hardware': ['PC pieces', 'Phone pieces'],
                   'Sales': ['Car profit', 'Bolt profit'],
                   'Communication': ['Facebook Promo 1', 'Instagram Promo 1']}

在这个数据帧中，这个函数会返回那些不遵守这个规则的，在这个例子中它会返回：

       Department           Function      Subfunction   Sub-subfunction
1        Dept2                 IT         Garbage    Analysis HR 2
3        Dept4                 HR          Hardware         Trash Can               
4        Dept5                 MKT           Sales           Facebook Promo 1
5        Dept6                 MKT         Communication     Car profit

应用这些规则的最佳方式是什么？ 如您所见，数据框的值可以在映射字典的值之外（尽管如果帮助太大，我可以将“函数”值全部映射到子函数字典中）。

如果它也有帮助，它可以分步实现。先用条件处理函数/子函数映射，然后分别处理子函数/子子函数的每个条件（虽然确实不太理想）

感谢您的支持！

Answer 1

subfunction = {'HR': ['Talent', 'Analysis Human'],
              'IT': ['Tech Sup', 'Hardware'],
              'MKT': ['Sales', 'Communication']}
sub_subfunction = {'Talent': ['Good Employee 1', 'Good Employee 2', 'Good Employee 3'],
                   'Analysis Human': [ 'Analysis HR 1', 'Analysis HR 2', 'Analysis HR 3'],
                   'Tech Sup': ['IT Tech 1', 'IT Tech 2', 'IT Tech 3', 'Tech Master'],
                   'Hardware': ['PC pieces', 'Phone pieces'],
                   'Sales': ['Car profit', 'Bolt profit'],
                   'Communication': ['Facebook Promo 1', 'Instagram Promo 1']}

df[~((df.apply(lambda x: x[2] in subfunction[x[1]], axis=1)) & (df.apply(lambda x: x[3] in sub_subfunction[x[2]], axis=1)))]

输出

Department  Function    Subfunction Sub-subfunction
1   Dept2   IT  Analysis Human  Analysis HR 2
3   Dept4   HR  Hardware    Good Employee 1
4   Dept5   MKT Sales   Facebook Promo 1
5   Dept6   MKT Communication   Car profit