Блог

У меня есть столбец в моем фрейме данных pandas под названием «Состояние». Он содержит сокращения штатов США.У меня есть жестко закодированные регионы, и я хочу создать новый столбец с регионом для каждого состояния.

Я использовал pd.Series.apply(), но мне интересно, есть ли лучшая практика для такого типа сопоставления. Есть предложения о том, как я мог бы улучшить свой код?

Это мой текущий код, который работает, но я просто открыт для предложений по лучшим практикам.

 def get_region(s, *regions):
    if s in regions[0]:
        return 'west'
    elif s in regions[1]:
        return 'midwest'
    elif s in regions[2]:
        return 'south'
    elif s in regions[3]:
        return 'northeast'
    else:
        return None

west = ['WA','OR','CA','ID','NV','MT','WY','UT','AZ','CO','NM']
midwest = ['ND','MN','WI','MI','SD','NE','KS','IA','MO','IL','IN','OH']
south = ['TX','OK','AR','LA','MS','TN','KY','AL','GA','FL','SC','NC','VA','WV','MD','DE']
northeast = ['PA','NJ','NY','CT','MA','RI','VT','NH','ME']

regions = [west,midwest,south,northeast]

full_df['Region'] = full_df['State'].apply(get_region, args=regions)
full_df['Region'].head(15)

Out:
0          west
1       midwest
2         south
3         south
4       midwest
5          west
6         south
7         south
8          west
9       midwest
10        south
11    northeast
12    northeast
13         west
14         west
Name: Region, dtype: object
  

Проверьте с map

 s=pd.DataFrame([west,midwest,south,northeast],index=['west','midwest','south','northeast'])
s=s.reset_index().melt('index')
full_df['Region'] = full_df['State'].map(dict(zip(s['value'],s['index'])))
  

Вы могли бы попробовать создать dict и сопоставить его со столбцом:

 west_dict = {i:"west" for i in west}
midwest_dict = {i:"midwest" for i in midwest}
south_dict = {i:"south" for i in south}
northeast_dict = {i:"northeast" for i in northeast}
d = {**west_dict, **midwest_dict, **south_dict, **northeast_dict}
full_df['Region'] = full_df['State'].map(d)