熊猫根据来自另一列的值来映射列数据，并使用if来确定要使用哪个字典 - python

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame([['Person1', 'CT', 2017],
               ['Person2', 'FL', 2017],
               ['Person3', 'TX', 2017],
              ['Person1', 'TX', 2016]], columns=['Name', 'State', 'Year'])

还有下面的两个映射表：

state_map = {'CT': 'Connecticut', 'FL': 'Florida', 'TX':'Texas'}
state_map2 = {'CT': 'ABC-CT', 'FL': 'BBC-Florida', 'TX':'CDA-TX'}

数据如下所示：

    Name    State   Year
0   Person1   CT    2017
1   Person2   FL    2017
2   Person3   TX    2017
3   Person1   TX    2016

我想找到一种添加新列的方法，该列使用if条件确定是否使用从state_map或state_map2映射的值映射的值。因此，如果df [df ['Name'] =='Person1']，则使用state_map，否则使用state_map2。

最终输出应如下所示：

    Name    State   Year   New_State_Name
0   Person1   CT    2017   Connecticut
1   Person2   FL    2017   BBC-Florida
2   Person3   TX    2017   CDA-TX
3   Person1   TX    2016   Texas

我尝试了以下代码，但是没有用。

df['New_State_Name'] = [state_map[x] if df[df['Name'] == 'Person1'] else 
state_map2[x] for x in df['State']]

我收到一个错误消息：

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, 
a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

参考方案

使用np.where：

df['New_State_Name'] = np.where(df['Name']=='Person1',df['State'].map(state_map),df['State'].map(state_map2))

输出：

      Name State  Year New_State_Name
0  Person1    CT  2017    Connecticut
1  Person2    FL  2017    BBC-Florida
2  Person3    TX  2017         CDA-TX
3  Person1    TX  2016          Texas

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