Pandas遍历一列的每一行并更改其值

Question

我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

   Name  Age
0   tom   10
1  nick   15
2  juli   14

我正在尝试遍历每个名​​称->连接到mysql数据库->将名称与数据库中的列匹配->获取名称的ID->并替换ID为名称

在上述数据框中。所需的输出如下：

   Name  Age
0   1    10
1   2    15
2   4    14

以下是我尝试过的代码：

import pandas as pd
import MySQLdb
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:Abc@123def@localhost/aivu")

data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
print(df)

for index, rows in df.iterrows():
    cquery="select id from students where studentsName="+'"' + rows['Name'] + '"'
    sid = pd.read_sql(cquery, con=engine)
    df['Name'] = sid['id'].iloc[0]
    print(df[['Name','Age')

上面的代码显示以下输出：

   Name  Age
0   1    10
1   1    15
2   1    14
   Name  Age
0   2    10
1   2    15
2   2    14
   Name  Age
0   4    10
1   4    15
2   4    14

我知道，它会为每个匹配的名称遍历整个表并打印出来。您如何只将值替换一次。

Answer 1

您可以通过以下方式进行这种操作，请按照评论并随时提出问题：

import pandas as pd

# create frame
x = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["A", "B", "C"],
        "age": [1, 2, 3]
     }
)

# create some kind of db
mock_database = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}

x["id"] = None  # add empty column

print(x)

# change values in the new column
for i in range(len(x["name"])):
    x["id"][i] = mock_database.get(x["name"][i])

print("*" * 100)

print(x)

Answer 2

一种好的方法是：

import pandas as pd
import MySQLdb
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:Abc@123def@localhost/aivu")

data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
print(df)

name_ids = []
for student_name in df['Name']:
    cquery="select id from students where studentsName='{}'".format(student_name)
    sid = pd.read_sql(cquery, con=engine)
    name_ids.append(sid if sid is not None else None )

# DEBUGED WITH name_ids = [1,2,3]
df['Name'] = name_ids
print(df)

我检查了一个ID列表示例，它可以正常工作，我想查询格式是否正确也可以。在性能方面，我认为没有更好的解决方案，因为您将不得不进行很多查询（每个学生一个），但是可能有一些方法可以用更少的查询获取所有id。