PANDA:函数中的列值分配不起作用

我有一个这样的数据集:

country | year      | supporting_nation | eco_sup  | mil_sup
------------------------------------------------------------------
  Fake       1984        US                 1          1
  Fake       1984        SU                 0          1

在这个假例子中,一个国家在冷战期间扮演着两面派的角色,并得到了双方的支持。

我正在以两种方式重塑数据集:

1. 我删除了所有非美苏支持实例,我只对这两个国家感兴趣
2. 我想把它减到 1 line per year per country ,这意味着我要为每个变量添加特定于us/su的伪变量。

就像这样:

country |   year      | US_SUP | US_eco_sup  | US_mil_sup | SU_SUP | SU_eco_sup  | SU_mil_sup |
    ------------------------------------------------------------------------------------------
 Fake       1984        1             1          1         1          1             1
 Fake       1985        1             1          1         1          1             1
 florp      1984        0             0          0         1          1             1
 florp      1985        0             0          0         1          1             1

我添加了所有的假人和 US_SUP 和 SU_SUP 已用正确的值填充了列。

但是,我在为其他变量提供正确的值时遇到了困难。

为此,我编写了以下函数:

def get_values(x):
    cols = ['eco_sup', 'mil_sup']
    nation = ''
    if x['SU_SUP'] == 1:
        nation = 'SU_'
    if x['US_SUP'] == 1:
        nation = 'US_'

    support_vars = x[['eco_sup', 'mil_sup']]
    # Since each line contains only one measure of support I can
    # automatically assume that the support_vars are from
    # the correct nation
    support_cols = [nation + x for x in cols]
    x[support_cols] = support_vars

这个计划比使用 df.groupby.agg('max') 操作,但作为上面返回的函数,我从未到达此步骤 0 对于每个新的虚拟列,不考虑数据帧中列的值。

所以在最后一张桌子上 US/SU_mil/eco_sup 变量将为0。

有人知道我做错了什么/为什么列得到了错误的值吗?