Python 熊猫在间隔中寻找价值

如果数据帧（transdf）中有如下事务数据：

OrderId, ShippmentSegmentsDays
1      , 1
2      , 3
3      , 4
4      , 10

OrderId, ShippmentSegmentsDays, ShippmentSegment
1      , 1                    , '1 day late'
2      , 0                    , 'On-Time'
3      , 4                    , '>3 days late'
4      , 10                   , '>3 days late'

我还有另一个df（segmentdf），它指定了间隔：

ShippmentSegmentDaysStart , ShippmentSegmentDaysEnd , ShippmentSegment
-9999999                  , 0                       , 'On-Time'
0                         , 1                       , '1 day late'
1                         , 2                       , '2 days late'
2                         , 3                       , '3 days late'
3                         , 9999999                 , '>3 days late'

我还需要添加一个基于“ShipmentSegmentsDays”和“ShipmentSegments”的专栏。所以基本上，对于“transdf”中的每一行，我需要检查“ShipmentSegmentsDays”值，在该值中可以从“segmentdf”中找到间隔

因此，“transdf”应如下所示：

OrderId, ShippmentSegmentsDays
1      , 1
2      , 3
3      , 4
4      , 10

OrderId, ShippmentSegmentsDays, ShippmentSegment
1      , 1                    , '1 day late'
2      , 0                    , 'On-Time'
3      , 4                    , '>3 days late'
4      , 10                   , '>3 days late'

有谁能给我一个如何处理这种情况的建议吗

谢谢！

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Stefan

如果您知道

段DF

中设置的规则是静态的且不会更改，则可以使用

pandas.apply（args）

将函数应用于

transdf

数据框中的每一行。也许下面的代码片段可以帮助您。我没有测试过这个，所以要小心，但我认为它应该让你朝着正确的方向开始

# create a series of just the data from the 'ShippmentSegmentDays' column
seg_days_df = trends['ShippmentSegmentDays']

# Create a new column, 'ShippmentSegment', in 'transdf' data frame by calling
# our utility function on the series created above.
transdf['ShippmentSegment'] = seg_days_df.apply(calc_ship_segment, axis=1)

# Utility function to define the rules set in the 'segmentdf' data frame
def calc_ship_segment(num):
     if not num:
         return 'On Time'
     elif num == 1:
         return '1 Day Late'
     elif num == 2:
         return '2 Days Late'
     elif num == 3:
         return '3 Days Late'
     else:
         return '>3 Days Late'

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以前的帖子，但我也有同样的问题。熊猫提供了一个适合我的解决方案。

这看起来与我刚才回答的问题相似。看看它是否有用

！num

不是有效的Python语法，我不认为。