Python 如何通过迭代现有列的值来创建新列？

我的数据框中有一列，如下所示：

ContextID
7289972
7289972
7289972
7289973
7289973
7304693
7304693
7304693

    ContextID     Name
    7289972   Gas_basics
    7289972   Gas_basics
    7289972   Gas_basics
    7289973   Plasma_basics
    7289973   Plasma_basics
    7304693   DC2
    7304693   DC2
    7304693   DC2

我正在尝试基于此

ContextID

列创建一个新列，如下所示：

ContextID
7289972
7289972
7289972
7289973
7289973
7304693
7304693
7304693

    ContextID     Name
    7289972   Gas_basics
    7289972   Gas_basics
    7289972   Gas_basics
    7289973   Plasma_basics
    7289973   Plasma_basics
    7304693   DC2
    7304693   DC2
    7304693   DC2

我尝试了以下代码

ID = data.ContextID.tolist()
print(ID)

for id in ID:
    if (ID == '7289972'):
        data['Strategyname'] = 'Plasma_basics'
    elif(ID == '7289973'):
        data['Strategyname'] = 'Gas_basics'
    elif(ID == '7304693'):
        data['Strategyname'] = 'DC2'

但它只是创建了一个名为

id

的变量，类型为

int

，大小为1，值为7304693

最后，我希望将新生成的名为

Strategyname

的列添加到名为

data

的主数据框中

谁能告诉我我犯了什么错误，这样我就能更好地理解我的错误，帮助我克服这个问题

谢谢

编辑1:

我有2095个独特的

ContextID

每个都属于3个：气体基础，等离子基础，DC2

例如：

contextid   strategyname
7289971         DC2
7289972     Plasma_basics
7289973      Gas_basics
7289997         DC2
7289998     Plasma_basics
7289999      Gas_basics
7289972     Plasma_basics
7289973      Gas_basics
7304693         DC2

用于矢量化方法：

df['Name']=np.select([df.ContextID.eq(7289972),df.ContextID.eq(7289973),\
                  df.ContextID.eq(7304693)],['Plasma_basics','Gas_basics','DC_Only'])
print(df)

   ContextID           Name
0    7289972  Plasma_basics
1    7289972  Plasma_basics
2    7289972  Plasma_basics
3    7289973     Gas_basics
4    7289973     Gas_basics
5    7304693        DC_Only
6    7304693        DC_Only
7    7304693        DC_Only

结帐

您可以执行以下操作：

def myfunc(x):
    if x==1:
        return 'hello'
    else:
        return 'world'
df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 2, 2, 2], columns=['A'])
df['B'] = df['A'].apply(myfunc)

   A      B
0  1  hello
1  1  hello
2  1  hello
3  2  world
4  2  world
5  2  world

---

如果字典中有数据框：

s = """
ContextID,Name
7289972,Gas_basics
7289973,Plasma_basics
7304693,DC_Only
"""
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(s), sep=',')
df

您可以将其转换为python dict，然后使用pandas

map

函数将其应用于数据集（有关

map

的更多信息，请参见：）：

输出：

    ContextID   Name    NewName
0   7289972 Gas_basics  Gas_basics
1   7289972 Gas_basics  Gas_basics
2   7289972 Gas_basics  Gas_basics
3   7289973 Plasma_basics   Plasma_basics
4   7289973 Plasma_basics   Plasma_basics
5   7304693 DC_Only DC_Only
6   7304693 DC_Only DC_Only
7   7304693 DC_Only DC_Only

---

您可以使用DataFrame.merge：

data="""
ContextID
7289972
7289972
7289972
7289973
7289973
7304693
7304693
7304693
"""
df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data), sep='\s+',dtype={'ContextID' : str})

df2 = pd.DataFrame({'ContextID': ['7289972','7289973','7304693'],
                    'Name': ['Plasma_basics','Gas_basics','DC2']})
print(df1.merge(df2.drop_duplicates(), how='right',  on=['ContextID']))

输出：

  ContextID           Name
0   7289972  Plasma_basics
1   7289972  Plasma_basics
2   7289972  Plasma_basics
3   7289973     Gas_basics
4   7289973     Gas_basics
5   7304693            DC2
6   7304693            DC2
7   7304693            DC2

您也可以使用csv文件或文本来设置输入：

data1 ="""
ContextID Name
7289972 Plasma_basics
7289973 Gas_basics
7304693 DC2
"""

df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data1), sep='\s+',dtype={'ContextID' : str})

---

嘿，安基，谢谢你的回复。我的数据集中有2095个不同的

ContextID

。有没有一种方法可以应用循环，这样我就不必手动输入所有的

ContextID

？感谢您是否有2095 ID的映射（满足条件时要输入的值）？就像一个单独的字典数据框？我现在有一个单独的CSV文件，其中包含

ContextID

以及

Name

为什么不使用merge then，无论如何，如果你能发布csv wrt的例子，我会告诉你怎么做他们anky，我已经编辑了这个问题。如果这是你想要的，请告诉我。谢谢这里是什么ContextID属于哪个名称的映射？那是在桌子、字典或某种规则中吗？