在字典中检查多个 if 条件的优雅方法答案

【问题标题】：Elegant way to check multiple if conditions in Dictionary在字典中检查多个 if 条件的优雅方法
【发布时间】：2019-12-12 19:37:01
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框字典

dataFramesDict[sheet_name] = pd.DataFrame({'Date':['2007-05-30','2107-11-30','2207-05-20','2307-05-20'],'Value': [2.4,2.5,2.6,2.7],'Test': ['Height','Weight','SBP','DBP']})

我想做的是创建一个名为Unit 的新列并基于Test 列添加值

这是我尝试过的，但这看起来并不优雅或高效。

if dataFramesDict[sheet_name]['Test'] == 'Height':
    dataFramesDict[sheet_name]['unit'] == 'm'
if dataFramesDict[sheet_name]['Test'] == 'Weight':
    dataFramesDict[sheet_name]['unit'] == 'kg'
if dataFramesDict[sheet_name]['Test'] == 'SBP':
    dataFramesDict[sheet_name]['unit'] == 'millimeter'
if dataFramesDict[sheet_name]['Test'] == 'DBP':
    dataFramesDict[sheet_name]['unit'] == 'millimeter'

请注意，sheet_name 是 Excel 工作表的一部分。我总共有 10 多张纸，我想阅读每张纸并检查每张纸中的测试值并根据Test 列分配单位值

我希望我的输出如下所示

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

将map 与dict 一起使用

例如：

d = {'Height':"m",'Weight': "kg",'SBP':'mm','DBP':'mm'}
dataFramesDict = pd.DataFrame({'Date':['2007-05-30','2107-11-30','2207-05-20','2307-05-20'],'Value': [2.4,2.5,2.6,2.7],'Test': ['Height','Weight','SBP','DBP']})
dataFramesDict["Unit"] = dataFramesDict["Test"].map(d)
print(dataFramesDict)

输出：

         Date    Test  Value Unit
0  2007-05-30  Height    2.4    m
1  2107-11-30  Weight    2.5   kg
2  2207-05-20     SBP    2.6   mm
3  2307-05-20     DBP    2.7   mm

【讨论】：

有没有办法用文件做这个？例如，我有一个包含所有单元和相应测试的 csv 文件。那么我们如何映射呢？
@SSMK 是的，您需要先将这些映射转换为 python 字典对象
你能帮我写这篇文章吗？ stackoverflow.com/questions/57667919/…

【解决方案2】：

使用 Pandas 替换

df['unit'] = df.Test.replace({'Height':"m",'Weight': "kg",'SBP':'mm','DBP':'mm'})

【讨论】：

你能帮我写这篇文章吗？ stackoverflow.com/questions/57667919/…
@SSMK 你为什么要删除帖子。我正在研究解决方案。
我创建了另一篇简短易读的帖子。你评论它很冗长。所以，我把这个问题分成两部分。这是第 1 部分 stackoverflow.com/questions/57669326/…
很快就会分享第二部分的链接。你可以提供你的答案，我会回复的。希望没关系。感谢您对我的旧问题的评论

【解决方案3】：

请尝试以下代码。希望对你有帮助：

unitDict = {'Height':'m', 'Weight': 'Kg', 'SBP':'millimeter', 'DBP':'millimeter'}


def checkUnit(data):
  if unitDict[data] is not None:
    return unitDict[data]

df['Unit']=list(map(checkUnit, df['Test']))

print(df)

【讨论】：

你能帮我写这篇文章吗？ stackoverflow.com/questions/57667919/…