Question

我有一个字典，其值在熊猫系列中。我想创建一个新系列，它将在一个系列中查找一个值并返回一个带有相关键的新系列。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'season' : ['Nor 2014', 'Nor 2013', 'Nor 2013', 'Norv 2013',
                           'Swe 2014', 'Swe 2014',  'Swe 2013',
                           'Swe 2013', 'Sven 2013', 'Sven 2013', 'Norv 2014']})

nmdict = {'Norway' : [s for s in list(set(df.season)) if 'No' in s],
                  'Sweden' : [s for s in list(set(df.season)) if 'S' in s]}

df['country']作为新列名称的所需结果：

       season country
0    Nor 2014  Norway
1    Nor 2013  Norway
2    Nor 2013  Norway
3   Norv 2013  Norway
4    Swe 2014  Sweden
5    Swe 2014  Sweden
6    Swe 2013  Sweden
7    Swe 2013  Sweden
8   Sven 2013  Sweden
9   Sven 2013  Sweden
10  Norv 2014  Norway

由于我的数据的性质，我必须手动制作nmdict，如图所示。我已尝试this但无法撤消nmdict，因为数组长度不同。

更重要的是，我认为我的做法可能是错误的。我来自Excel并且正在考虑使用vlookup解决方案，但根据this answer，我不应该以这种方式使用字典。

任何答案都赞赏。

Answer 1

IIUC，我会做以下事情：

df['country'] = df['season'].apply(lambda x: 'Norway' if 'No' in x else 'Sweden' if 'S' in x else x)

Answer 2

我已经以冗长的方式完成了这项工作，让您可以继续学习。

首先，让我们定义一个确定值'country'的函数

In [4]: def get_country(s):
   ...:     if 'Nor' in s:
   ...:         return 'Norway'
   ...:     if 'S' in s:
   ...:         return 'Sweden'
   ...:     # return 'Default Country' # if you get unmatched values

In [5]: get_country('Sven')
Out[5]: 'Sweden'

In [6]: get_country('Norv')
Out[6]: 'Norway'

我们可以使用map在每一行上运行get_country。 Pandas DataFrames也有apply()，其工作方式类似*。

In [7]: map(get_country, df['season'])
Out[7]: 
['Norway',
 'Norway',
 'Norway',
 'Norway',
 'Sweden',
 'Sweden',
 'Sweden',
 'Sweden',
 'Sweden',
 'Sweden',
 'Norway']

现在我们将该结果分配给名为“country”的列

In [8]: df['country'] = map(get_country, df['season'])

让我们看看最终结果：

In [9]: df
Out[9]: 
       season country
0    Nor 2014  Norway
1    Nor 2013  Norway
2    Nor 2013  Norway
3   Norv 2013  Norway
4    Swe 2014  Sweden
5    Swe 2014  Sweden
6    Swe 2013  Sweden
7    Swe 2013  Sweden
8   Sven 2013  Sweden
9   Sven 2013  Sweden
10  Norv 2014  Norway

* apply()以下是它的外观：

In [16]: df['country'] = df['season'].apply(get_country)

In [17]: df
Out[17]: 
       season country
0    Nor 2014  Norway
1    Nor 2013  Norway
2    Nor 2013  Norway
3   Norv 2013  Norway
4    Swe 2014  Sweden
5    Swe 2014  Sweden
6    Swe 2013  Sweden
7    Swe 2013  Sweden
8   Sven 2013  Sweden
9   Sven 2013  Sweden
10  Norv 2014  Norway

更多可扩展国家/地区匹配器

仅限伪代码：）

# Modify this as needed
country_matchers = {
    'Norway': ['Nor', 'Norv'],
    'Sweden': ['S', 'Swed'], 
}

def get_country(s):
    """
    Run the passed string s against "matchers" for each country
    Return the first matched country
    """
    for country, matchers in country_matchers.items():
        for matcher in matchers:
            if matcher in s:
                return country

Answer 3

您可以使用dictionary创建国家/地区dictionary comprehension：

country_id = df.season.str.split().str.get(0).drop_duplicates()
country_dict = {c: ('Norway' if c.startswith('N') else 'Sweden') for c in country_id.values}

得到：

{'Nor': 'Norway', 'Swe': 'Sweden', 'Sven': 'Sweden', 'Norv': 'Norway'}

这适用于两个国家/地区，否则您可以apply以类似的方式自我定义function：

def country_dict(country_id):
    if country_id.startswith('S'):
        return 'Sweden'
    elif country_id.startswith('N'):
        return 'Norway'
    elif country_id.startswith('XX'):
        return ...
    else:
        return 'default'

无论哪种方式，使用map dictionary提取的country_id season到column pandas的{{1}}部分string方法：

df['country'] = df.season.str.split().str.get(0).map(country_dict)


       season country
0    Nor 2014  Norway
1    Nor 2013  Norway
2    Nor 2013  Norway
3   Norv 2013  Norway
4    Swe 2014  Sweden
5    Swe 2014  Sweden
6    Swe 2013  Sweden
7    Swe 2013  Sweden
8   Sven 2013  Sweden
9   Sven 2013  Sweden
10  Norv 2014  Norway

从Pandas系列

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