根据pandas DataFrame中的条件替换列中的值

TRiG 发表于 Dev

特里格

我在pandas DataFrame中有以下数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example_data_file.csv')
df.head()

ID  Year    status
223725  1991    No
223725  1992    No
223725  1993    No
223725  1994    No
223725  1995    No

我想替换列status中的值Yes，该值具有值和No基于以下条件的ID：如果列ID中至少有一个值Yes，status则No该列所status特有的所有观测值（包括）都将ID替换为Yes。否则，它保持不变。

例如在下面的数据帧，844272365有Yes在status最后一排，然后在所有以前的意见，status在这些行具体到844272365应该被替换Yes。

ID          Year    status
844272365   1991    No
844272365   1992    No
844272365   1993    No
844272365   1994    No
844272365   1995    No
844272365   1996    No
844272365   1997    No
844272365   1998    No
844272365   1999    No
844272365   2000    No
844272365   2001    No
844272365   2002    No
844272365   2003    No
844272365   2004    No
844272365   2005    No
844272365   2006    No
844272365   2007    No
844272365   2008    No
844272365   2010    No
844272365   2011    No
844272365   2012    No
844272365   2013    Yes

如何根据上述条件对DataFrame中的许多ID进行这些替换？

YOLO

您可以使用transform：

df['new_status'] = (df
                    .groupby('ID')['status']
                    .transform(lambda x: 'Yes' if x.str.contains('Yes').any() else 'No'))

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