创建一个Python函数,用另一个列的值替换一个列的值

如何解决创建一个Python函数,用另一个列的值替换一个列的值

我试图在Python中创建一个函数,每次我想基于另一个列的值在数据框中创建新列时都可以使用该函数。因此,我想使其尽可能通用。

例如,我有以下只有一个列的数据框示例:

enter image description here

我使用以下脚本根据'D2_1'的值创建一个名为'image_1'的新列:

old_value=[1,2]
new_value=[5,3]
dix={k: v for k,v in zip(old_value,new_value)}
test['image_1']=test['D2_1']
test.loc[~test['D2_1'].isin(old_value),'image_1'] = 0
test=test.replace({'image_1': dix})

此脚本可以找到并且新的数据框如下所示:

enter image description here

然后,我尝试根据上述脚本制作一个泛型函数。我的功能如下:

def create_column(existing_column,new_column,dataset,old_value,new_value):
    dataset[new_column]=dataset[existing_column]
    dataset.loc[~dataset[existing_column].isin(old_value),new_column] = 0
    dix={k: v for k,new_value)}
    dataset=dataset.replace({column: dix})

该函数在以下行之前均能正常工作:dix = {k:v for k,v in zip(old_value,new_value)}。但是不会替换基于dix的新列的值。谁能帮我理解为什么?

解决方法

您可以使用.replace()

df["image_1"] = df["D1_1"].replace({1:5,2:3})

输出:

    D1_1  image_1

0   1     5
1   1     5
2   1     5
3   3     3
...
11  2     5
12  2     5

如果您希望将其用作功能:

def create_column(existing_column,new_column,dataset,old_new_dict):
    dataset[new_column] = dataset[existing_colum].replace(old_new_dict)  
    return dataset

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