使用 Pandas 复制 SQL“更新案例时...”的最佳方法？答案

【问题标题】：Best way to replicate SQL "update case when..." with Pandas?使用 Pandas 复制 SQL“更新案例时...”的最佳方法？
【发布时间】：2022-01-29 21:57:00
【问题描述】：

我有这个样本数据集

City
LAL
NYK
Dallas
Detroit
SF
Chicago
Denver
Phoenix
Toronto

我想要做的是用特定值更新某些值，其余部分我会保持原样。

所以，使用 SQL 我会做这样的事情：

update table1
set city = case 
when city='LAL' then 'Los Angeles'
when city='NYK' then 'New York'
Else city
end

在 Pandas 中最好的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe str-replace

【解决方案1】：

在城市列上使用replace：

df['City'] = df['City'].replace({"LAL": "Los Angeles", "NYK": "New York"})

输出：

          City
0  Los Angeles
1     New York
2       Dallas
3      Detroit
4           SF
5      Chicago
6       Denver
7      Phoenix
8      Toronto

【讨论】：

嘿@mozway，我可以问一个跟进，而不是打开一个新问题吗？所以，基本上是一样的，但是有多个in 条件。假设我想添加一个名为df[state]="ABC" 的新列，现在我想根据城市对其进行更新。所以像when city in ('Houston','Dallas') then 'Texas', when city in ('Los Angeles','San Francisco') then 'Cali' 这样，扩展问题：1.如何使用多个输入值？ 2.如何根据其他列的值来做？ 3.如何设置else值？
@botafogo 使用 map:df['State'] = df['City'].map({'Houston': 'Texas', 'Dallas': 'Texas', 'Los Angeles': 'California', 'San Francisco': 'California'})
谢谢！如果可以的话，还有一个（对不起），如何将else 值设置为ABC 而不是NaN
但是有没有办法使用多个输入参数？例如如果我有来自一个州的 20 个城市，你建议 'Houston': 'Texas', 'Dallas': 'Texas' 但是有没有可能做这样的事情 ('Houston', 'Dallas'): 'Texas' ，这样的事情可能吗？
你可以先使用像d = {'State1': ['City1', 'City2'], ...}这样的字典，然后再使用{state: c for state, cities in d.items() for c in cities}进行修改

【解决方案2】：

你可以像这样直接替换值：

replacement_dict = {"LAL": "Los Angeles", "NYK": "New York"}
for key, value in replacement_dict.items():
    df['City'][df['City'] == key] = value

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用replace() 替换它。一种选择是定义字典。

例子

df = pd.DataFrame({'City':["LAL","NYK","Dallas","Detroit","SF","Chicago","Denver","Phoenix","Toronto"]})
df.replace({"LAL": "Los Angeles", "NYK": "New York"})

【讨论】：