Pandas/Python - 根据其他列的交叉引用创建新列答案

【问题标题】：Pandas/Python - Create new column based on cross reference from other columnPandas/Python - 根据其他列的交叉引用创建新列
【发布时间】：2021-10-12 20:58:57
【问题描述】：

我有一个包含员工信息的数据集。在此数据集中，相关字段是 EmployeeName 列、ID 列和 SupervisorName 列。我想创建一个名为 SupervisorID 的新列，它为我们提供每个员工主管的 ID。

输入数据框：

EmployeeName   ID SupervisorName
         Jim  123       Brittany
    Brittany  345           Todd
        Todd  456          Grace

预期输出：

EmployeeName   ID SupervisorName  SupID
         Jim  123       Brittany    345
    Brittany  345           Todd    456

我不知道如何高效地编写它，我曾尝试使用 np.where() 语法和 .iloc[] 但我是 python 新手，希望对如何解决这个问题提供任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy jupyter-notebook

【解决方案1】：

您可以使用合并，并将DataFrame 与自身合并

import pandas as pd

data =[{'EmployeeName': 'Jim', 'ID': 123,'SupervisorName': 'Brittany'},
{'EmployeeName': 'Brittany', 'ID': 345,'SupervisorName': 'Todd'},
{'EmployeeName': 'Todd', 'ID': 456,'SupervisorName': 'Grace'}]

df = pd.DataFrame(data)
df_sup = df[['EmployeeName','ID']]
df_sup= df_sup.rename(columns={'EmployeeName': 'SupervisorName', 'ID': 'SupID'})
df = df.merge(right=df_sup, on='SupervisorName', how='inner')
df

输出：

  EmployeeName   ID SupervisorName  SupID
0          Jim  123       Brittany    345
1     Brittany  345           Todd    456

【讨论】：

谢谢院长！这非常有效。我一定会记住这个技巧的。

【解决方案2】：

您可以将您的 EmployeeName 设置为映射到其 ID 的键：

df1['SupID'] = df1['SupervisorName'].map(df1.set_index('EmployeeName')['ID'])
df1 = df1.dropna().astype({'SupID': int})

输出：

  EmployeeName   ID SupervisorName  SupID
0          Jim  123       Brittany    345
1     Brittany  345           Todd    456

【讨论】：