Python实现：基于SKU批量为DataFrame的Qty列添加对应值

嘿，我来帮你解决这个批量更新DataFrame列的问题！

先明确你的需求 #

你手头有这样一个初始DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'proid': ['p009', 'p009', 'p008', 'p008', 'p008'],
    'sku': ['SKPK', 'SKKP', 'SKPK', 'SKC1', 'SKKP'],
    'qty': [0.0, 2.0, 0.0, 4.0, 0.0]
})

还有一个定义了SKU对应增量的字典：

starterkit = {"SKKP":4,'SKP1':3,'SKPK':1,'SKC1':1 }

你想要实现的是：根据sku列的值，把starterkit里对应的数值加到qty列上，最终得到你期望的结果表。

最简单高效的实现方式 #

不用写一堆if判断或者循环，Pandas自带的map()方法就能轻松搞定：

# 把sku对应的增量映射出来，直接加到qty列上
df['qty'] += df['sku'].map(starterkit)

看看运行后的结果 #

执行完上面的代码，你就会得到完全符合预期的DataFrame：

proid   sku  qty
0  p009  SKPK  1.0
1  p009  SKKP  6.0
2  p008  SKPK  1.0
3  p008  SKC1  5.0
4  p008  SKKP  4.0

额外小提示 #

如果你的DataFrame里有一些sku不在starterkit字典里，map()会返回NaN，这时候可以用fillna(0)来避免qty列出现空值，代码改成这样就行：

df['qty'] += df['sku'].map(starterkit).fillna(0)

这样那些找不到对应增量的sku，qty就保持原来的值不变啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ila