根据数据框中的其他行值创建列答案

【问题标题】：Creating column based on other row value in dataframe根据数据框中的其他行值创建列
【发布时间】：2021-09-15 05:19:40
【问题描述】：

我有 3 列 Id，item similar_item_id

例如：

Id. Item. Similar_item_id
1.  Pen.      [2,1]
2.  Book.     [1,4]
3. Phone.     4
4.  Laptop.   3

我想创建一个名为similar_item name 的新列，而不是它的Id 喜欢

类似的项目

书，笔笔、笔记本电脑笔记本电脑电话

如何在数据框中创建这个新列

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe numpy jupyter-notebook

【解决方案1】：

一种选择是explode 然后map 使用来自Id. 和Item. 列的映射器，然后groupby aggregate 回到list：

df['similar_item'] = (
    df['Similar_item_id'].explode()
        .map(dict(zip(df['Id.'], df['Item.'])))
        .groupby(level=0).agg(list)
)

df:

   Id.    Item. Similar_item_id     similar_item
0  1.0     Pen.          [2, 1]    [Book., Pen.]
1  2.0    Book.          [1, 4]  [Pen., Laptop.]
2  3.0   Phone.               4        [Laptop.]
3  4.0  Laptop.               3         [Phone.]

或有条件地基于长度：

df['similar_item'] = (
    df['Similar_item_id'].explode()
        .map(dict(zip(df['Id.'], df['Item.'])))
        .groupby(level=0).agg(lambda g: list(g) if len(g) > 1 else g)
)

   Id.    Item. Similar_item_id     similar_item
0  1.0     Pen.          [2, 1]    [Book., Pen.]
1  2.0    Book.          [1, 4]  [Pen., Laptop.]
2  3.0   Phone.               4          Laptop.
3  4.0  Laptop.               3           Phone.

DataFrame 构造函数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Id.': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
    'Item.': ['Pen.', 'Book.', 'Phone.', 'Laptop.'],
    'Similar_item_id': [[2, 1], [1, 4], 4, 3]
})

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这样的，没有爆炸快，但更容易理解

df['out'] = df.Similar_item_id.\
                  apply(lambda x : df.set_index('Id.').loc[x,'Item.'].tolist() 
                                                if type(x)==list 
                                                else df.set_index('Id.').loc[x,'Item.'] )
0      [Book., Pen.]
1    [Pen., Laptop.]
2            Laptop.
3             Phone.
Name: Similar_item_id, dtype: object

【讨论】：