熊猫 - 多个标准Countifs逐行

Question

我有这个数据框：

在excel中，我有=if((COUNTIFS(B:B,B2,A:A,"=A"))=0,"No","Yes")

的简单计数

基本上，我如何遍历所有行，在MatchID中识别Cell对Range（MatchID）和如果Range（provider）=“A”。

在新列中记录条目。

在VBA和excel中做的很简单但是python / Pandas对我来说是新的，但仍然略微超出了我的脑力。

这可能吗？

感谢您的帮助。

Answer 1

这是一个矢量化解决方案。通常，请尝试使用集合进行比较和内置pandas功能，例如map / isin。这不仅更有效，而且更具可读性。

filter_set = set(df.loc[df['Provider']=='A', 'MatchID'])  # set of MatchIDs with Provider 'A'

df['Solution'] = df['MatchID'].isin(filter_set).map({True: 'Yes', False: 'No'})

Answer 2

此代码将有所帮助。

#Pipeline file for project
pipeline:
  load-test:
    commands:
      - "./gradlew testLoad"
    image: "java:8"

  zipping:
    image: ubuntu
    when:
      status: [ failure,success ]
    commands:
      - "cp -r path/to/workspace/build/gatling-results/* /test-results"
      - "tar -czf gatling-result.tar.gz /test-results/*"

  email:
    when:
      status: [ failure,success ] #replace with [failure,changed] as we dont want to fill inbox with attachments
    image: drillster/drone-email
    from: drone-noreply@XXXXX.com
    host: smtp.XXXX.com
    port: 25
    skip_verify: true
    subject: >
      {{ repo.owner }}/{{ repo.name }}: {{ build.status }}
    recipients: [ user@email.com ]
    attachment: path/to/workspace/gatling-result.tar.gz

Answer 3

你可以这样做：

cond_list = df.loc[df['Provider']=='A', 'MatchID'].tolist() #list of MatchIDs that have Provider with value 'A'

df['Solution'] = df['MatchID'].apply(lambda x: 'Yes' if x in cond_list else 'No')