Pandas 当存在'；s与另一个dataframe列中的列表项匹配

这里是Python初学者。 我已经尝试从很多网站上寻找解决方案。 可能只是没有正确地连接点

我试图根据列表中的值在数据帧中填充“NaN”值。 如果人员姓名出现在列表上，“地理位置”列应更新为正确的地理位置名称。 列表是完整的，区域中有人，但数据帧不是，需要更新

我得到的大致如下：

   name  geo 
0  john  EMEA
1  jack  NaN
2  jill  APAC
3  james NaN 
4  judy  EMEA
5  jared NaN

我想根据以下列表更新NaN值

EMEA = ['john','jack','judy','jared']
APAC = ['jill','james']

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首先通过每个列表创建字典：

EMEA = ['john','jack','judy','jared']
APAC = ['jill','james']

d = {'EMEA' : EMEA,
     'APAC': APAC}

然后用展平交换订单：

d1 = {x: k for k, v in d.items() for x in v}
print (d1)
{'john': 'EMEA', 'jack': 'EMEA', 'judy': 'EMEA',
 'jared': 'EMEA', 'jill': 'APAC', 'james': 'APAC'}

上一次仅将missing值替换为映射值by和：

或映射所有值：

df['geo'] = df['name'].map(d1)
print (df)
    name   geo
0   john  EMEA
1   jack  EMEA
2   jill  APAC
3  james  APAC
4   judy  EMEA
5  jared  EMEA

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一个简单的np.where应该解决这个问题：

试试这个：

for x in df.index:
    if df.loc[x,"name"] in EMEA:
        df.loc[x,"geo"]='EMEA'
    if df.loc[x,"name"] in APAC:
        df.loc[x,"geo"]="APAC"

希望这有帮助。祝你好运

df['geo'] = np.where((df['geo'].isnull()) & (df['name'].isin(MEA)), 'MEA',
            np.where((df['geo'].isnull()) & (df['name'].isin(APAC)), 'APAC',
                      pdf['geo']))

for x in df.index:
    if df.loc[x,"name"] in EMEA:
        df.loc[x,"geo"]='EMEA'
    if df.loc[x,"name"] in APAC:
        df.loc[x,"geo"]="APAC"