本文介绍了如何根据 DataFrame 中某一列的值，以及一个字典的键值映射关系，有条件地更新 DataFrame 的另一列。当 DataFrame 列中的值存在于字典的键中时，执行除法操作；否则，保持原值不变。我们将探讨多种实现方法，并分析其优缺点，帮助你选择最适合自己场景的方案。
在数据分析和处理中，经常会遇到需要根据特定条件修改 DataFrame 列的情况。一个常见的场景是，我们有一个 DataFrame，其中包含需要调整的数值列和一个用于查找调整因子的 ID 列。同时，我们还有一个字典，将 ID 映射到对应的调整因子。目标是根据 ID 列的值，从字典中查找对应的调整因子，并将数值列除以该因子。如果 ID 在字典中不存在，则保持数值列不变。
以下我们将探讨几种实现此目标的方法。
方法 1: 使用 apply 函数
apply 函数可以按行或按列对 DataFrame 进行操作。我们可以使用 apply 函数，结合字典的 get 方法，实现有条件的除法操作。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"integer_id": [1, 2, 3],
"delta": [10, 20, 30]
})
d = {1: 0.5, 3: 0.25}
df['delta'] = df.apply(lambda r: r['delta']/d.get(r['integer_id'], 1), axis=1)
print(df)这段代码首先定义了一个 DataFrame df 和一个字典 d。然后，使用 apply 函数遍历 DataFrame 的每一行。对于每一行，lambda 函数会获取 integer_id 列的值，并在字典 d 中查找对应的调整因子。d.get(r['integer_id'], 1) 的作用是：如果 r['integer_id'] 存在于字典 d 中，则返回对应的值；否则，返回默认值 1，从而保证 delta 列的值在 integer_id 不存在于字典中时保持不变。最后，将 delta 列除以调整因子，并将结果赋值回 delta 列。
方法 2: 使用 map 函数和 fillna 函数
map 函数可以将 Series 中的每个值映射到另一个值。我们可以使用 map 函数将 integer_id 列映射到字典 d 中的值，然后使用 fillna 函数处理缺失值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"integer_id": [1, 2, 3],
"delta": [10, 20, 30]
})
d = {1: 0.5, 3: 0.25}
df["delta"] /= df.integer_id.map(d).fillna(1)
print(df)这段代码首先使用 df.integer_id.map(d) 将 integer_id 列映射到字典 d 中的值。由于字典 d 中不存在 integer_id 为 2 的键，因此映射结果中对应的位置会是 NaN。然后，使用 fillna(1) 将 NaN 值替换为 1，从而保证 delta 列的值在 integer_id 不存在于字典中时保持不变。最后，将 delta 列除以映射结果。
方法 3: 使用 replace 函数和 where 函数
replace 函数可以替换 Series 中的值。where 函数可以根据条件选择 Series 中的值。我们可以使用 replace 函数将字典 d 中的键替换为对应的值，然后使用 where 函数根据条件选择是否执行除法操作。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"integer_id": [1, 2, 3],
"delta": [10, 20, 30]
})
d = {1: 0.5, 3: 0.25}
divisor = df['integer_id'].replace(d)
df['delta'] = df['delta'].where(df['integer_id'].isin(d.keys()), df['delta'] / divisor)
print(df)这段代码首先使用 df['integer_id'].replace(d) 将 integer_id 列中存在于字典 d 的键替换为对应的值。然后，使用 df['delta'].where(df['integer_id'].isin(d.keys()), df['delta'] / divisor) 根据 integer_id 是否在字典 d 的键中选择是否执行除法操作。如果 integer_id 在字典 d 的键中，则执行除法操作；否则，保持原值不变。
总结与注意事项
以上三种方法都可以实现根据字典值有条件地划分 DataFrame 列的目标。选择哪种方法取决于具体的场景和个人偏好。
- apply 函数的优点是代码简洁易懂，但性能相对较差，尤其是在处理大型 DataFrame 时。
- map 函数和 fillna 函数的优点是性能较好，但代码相对复杂。
- replace 函数和 where 函数的代码可读性较好，但是需要额外的变量来存储除数。
在实际应用中，可以根据 DataFrame 的大小和性能要求选择合适的方法。如果 DataFrame 较小，或者对性能要求不高，可以使用 apply 函数。如果 DataFrame 较大，并且对性能要求较高，可以使用 map 函数和 fillna 函数，或者replace 函数和 where 函数。
此外，需要注意的是，如果字典 d 中的值包含 0，则在执行除法操作时可能会出现 ZeroDivisionError 错误。为了避免这种情况，可以在执行除法操作之前，先检查字典 d 中的值是否为 0。
希望本教程能够帮助你理解如何根据字典值有条件地划分 DataFrame 列。
