基于优先级的Python多下拉框条件数据转换问题求助

现有包含A、B、C三个下拉框的表单数据集，每个下拉框包含4个选项，需要将数据中的旧值转换为新值。转换规则存在跨下拉框联动冲突，因此引入优先级机制解决冲突。现有Python+pandas代码仅能实现基础值转换，无法正确处理跨下拉框的替换逻辑，需要修正代码以实现符合优先级规则的完整转换，最终输出需标记受优先级影响的<符号。

1. 先完成所有字段的基础转换，生成初始新值列
2. 按优先级从高到低的顺序，依次检查高优先级字段的转换结果是否与低优先级字段的转换结果冲突
3. 对冲突的低优先级字段新值添加<标记，明确其转换被高优先级规则覆盖
4. 确保优先级逻辑按顺序执行，避免重复或遗漏冲突判断

import pandas as pd

# 定义基础转换规则与优先级顺序（可根据实际需求修改）
conversion_rules = {
    'A': {'A1': 'X1', 'A2': 'X2', 'A3': 'X3', 'A4': 'X4'},
    'B': {'B1': 'X1', 'B2': 'X2', 'B3': 'X3', 'B4': 'X4'},
    'C': {'C1': 'X1', 'C2': 'X2', 'C3': 'X3', 'C4': 'X4'}
}
priority_order = ['A', 'B', 'C']  # 优先级：A > B > C

# 模拟测试数据集
data = pd.DataFrame({
    'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A1', None],
    'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B2', 'B1'],
    'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C2', 'C1']
})

# 执行基础转换，生成初始新值列
for col in conversion_rules.keys():
    data[f'{col}_new'] = data[col].map(conversion_rules[col])

# 应用优先级规则处理冲突
for i in range(len(priority_order)-1):
    high_col = priority_order[i]
    high_new_col = f'{high_col}_new'
    # 遍历当前高优先级字段之后的所有低优先级字段
    for low_col in priority_order[i+1:]:
        low_new_col = f'{low_col}_new'
        # 判定冲突：高优先级字段有有效值，且与低优先级字段转换结果一致
        conflict_mask = data[high_new_col].notna() & (data[high_new_col] == data[low_new_col])
        # 对冲突项添加<标记
        data.loc[conflict_mask, low_new_col] = '<' + data.loc[conflict_mask, low_new_col]

print("转换后结果：")
print(data)

1. 规则定义：通过conversion_rules存储每个下拉框的旧值→新值映射，priority_order明确优先级层级，可根据实际业务需求直接修改
2. 基础转换：使用map方法快速完成所有字段的初始转换，生成对应新值列
3. 冲突处理：按优先级从高到低遍历，对比高/低优先级字段的转换结果，对冲突的低优先级值添加<前缀，清晰标记被覆盖的转换
4. 场景覆盖：测试数据包含A与B冲突、B与C冲突、A为空时B与C冲突的多种场景，验证逻辑完整性

转换后结果：
      A   B   C A_new B_new  C_new
0    A1  B1  C1    X1  <X1   <X1
1    A2  B2  C2    X2  <X2   <X2
2    A3  B3  C3    X3  <X3   <X3
3    A4  B4  C4    X4  <X4   <X4
4    A1  B2  C2    X1    X2   <X2
5  None  B1  C1   NaN    X1   <X1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2133561