根据另一列的值在一列中追加值 Python

Question

我有两列数据，分别是“订单类别（Order_Category）”和“订单状态（Order_Status）”。我想要在“订单类别”这一列中添加一些内容，具体如下：

当状态是 'F' 时，添加 " - 已完成"；

当状态是 'C' 时，添加 " - 已取消"；

当状态是 'R' 时，添加 " - 已拒绝"。

我需要创建一个函数，这个函数会遍历“订单状态”这一列，当状态是 'F'、'C' 或 'R' 时，就在“订单类别”这一列后面添加相应的内容；如果状态是 'O' 或 'X'，就不做任何处理。

def get_status(order_stat):    
    categories = {
            
            'F': [" - Filled"],
            'C': [" - Cancelled"],
            'R': [" - Rejected"],
        }

Answer 1

下面是实现你想要的输出的方法：

1. 先定义一个函数，这个函数需要两个参数：一个是订单状态，另一个是订单类别。
2. 在函数内部，使用一个循环或者一种叫做向量化操作的方法来遍历这些状态。
3. 检查每个状态，然后根据你提供的映射，把对应的字符串添加到类别中。
4. 确保这个函数能返回更新后的订单类别列表（如果你在用pandas的话，就是返回一个序列）。

def update_order_category(order_statuses, order_categories):

    # Define the mapping as provided
    status_to_text = {
        'F': " - Filled",
        'C': " - Cancelled",
        'R': " - Rejected",
    }
    
    # Initialize an empty list to hold the updated categories
    updated_categories = []
    
    # Iterate through both lists simultaneously
    for status, category in zip(order_statuses, order_categories):
        # Check if the status has a corresponding update text
        if status in status_to_text:
            # Append the update text to the category
            category += status_to_text[status]

        # Add the updated category to the list
        updated_categories.append(category)
    
    return updated_categories


# Example usage:
order_statuses = ['F', 'C', 'R', 'O', 'X']
order_categories = ['Order1', 'Order2', 'Order3', 'Order4', 'Order5']
df = pd.DataFrame({'Order_Category': order_categories, 'Order_Status': order_statuses})


df["Order_Category"] = update_order_category(df['Order_Status'], df['Order_Category'])
df

输出：

上面的解决方案返回了以下的 pandas.DataFrame：

	订单类别	订单状态
0	订单1 - 已完成	F
1	订单2 - 已取消	C
2	订单3 - 被拒绝	R
3	订单4	O
4	订单5	X