本文介绍了如何使用 Pandas DataFrame，根据另一个 DataFrame 中的数据，高效地更新满足特定条件的多行数据。通过 map() 函数结合 set_index()，避免了循环操作，实现了快速且简洁的数据更新。
利用 map() 函数更新 DataFrame
在 Pandas 中，我们经常需要根据一个 DataFrame 的信息来更新另一个 DataFrame 的数据。当需要更新的行满足特定条件，并且条件涉及到另一个 DataFrame 时，直接使用循环效率较低。这时，可以利用 map() 函数结合 set_index() 来高效地完成任务。
问题描述:
假设我们有两个 DataFrame，df1 和 df2。df1 中包含 Symbol 和 SecurityID 两列，其中 SecurityID 初始值为 NaN。df2 中也包含 Symbol 和 SecurityID 两列，并且 df2 中 Symbol 列的值在 df1 中可能存在多个相同的行。我们的目标是，对于 df1 中 Symbol 列值相同的行，将其 SecurityID 更新为 df2 中对应 Symbol 的 SecurityID 值。
解决方案:
以下是使用 map() 函数的解决方案：
import pandas as pd
# 示例数据
data1 = {'Symbol': ['UGE', 'UGE', 'UGE', 'UGE', 'UGE', 'UGE'],
'SecurityID': [float('NaN')] * 6}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'Symbol': ['UGE'], 'SecurityID': [128901]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 使用 map() 函数更新 df1 的 SecurityID 列
df1['SecurityID'].update(df1['Symbol'].map(df2.set_index('Symbol')['SecurityID']))
print(df1)代码解释:
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- df2.set_index('Symbol'): 首先，我们将 df2 的 Symbol 列设置为索引。这使得我们可以通过 Symbol 值快速查找对应的 SecurityID。
- df2.set_index('Symbol')['SecurityID']: 然后，我们从设置了索引的 df2 中选择 SecurityID 列，这实际上创建了一个 Series，其中索引是 Symbol，值是 SecurityID。
- df1['Symbol'].map(...): 接下来，我们使用 df1 的 Symbol 列调用 map() 函数。map() 函数会将 df1 中每一行的 Symbol 值作为键，去查找前面创建的 Series 中对应的值。如果找到，则返回对应的 SecurityID；如果找不到，则返回 NaN。
- df1['SecurityID'].update(...): 最后，我们使用 update() 函数将 df1 的 SecurityID 列更新为 map() 函数返回的结果。update() 函数会根据索引进行更新，因此只有索引匹配的行才会被更新。
输出结果:
Symbol SecurityID 0 UGE 128901.0 1 UGE 128901.0 2 UGE 128901.0 3 UGE 128901.0 4 UGE 128901.0 5 UGE 128901.0
可以看到，df1 中所有 Symbol 为 "UGE" 的行的 SecurityID 都被成功更新为 128901。
注意事项:
- 确保 df2 中 Symbol 列的值是唯一的，否则 map() 函数只会返回第一个匹配的值。如果 df2 中存在重复的 Symbol 值，需要根据实际情况进行处理，例如选择第一个值、最后一个值或进行聚合操作。
- map() 函数返回的是一个 Series，其索引与 df1 的 Symbol 列的索引相同。update() 函数会根据索引进行更新，因此可以保证只有对应的行才会被更新。
- 如果 df2 中不存在 df1 中某些 Symbol 对应的值，则 df1 中这些行的 SecurityID 将保持不变。
总结:
通过 map() 函数结合 set_index()，我们可以避免循环操作，高效地根据另一个 DataFrame 中的数据更新 Pandas DataFrame 中满足特定条件的多行数据。这种方法简洁、高效，并且易于理解，是处理类似问题的常用技巧。
