Question

我有一个pandas dataframe列，其中包含如下名称列表：

Names
Roger Williams, Anne Graham
Joe Smoe, Elliot Ezekiel
Todd Roger

带有user_ids的字典：

map = {Roger Williams: 1234, Anne Graham: 4892, Joe Smoe: 898, Elliot Ezekiel: 8458, Todd Roger: 856}

我需要使用pandas .map函数将user_id映射到列表中的每个名称，如下所示：

Names                           user_id
Roger Williams, Anne Graham     1234, 4892
Joe Smoe, Elliot Ezekiel        898, 8458
Todd Roger                      856

有人可以帮助我实现这个目标吗？我真的很难过。谢谢！

Answer 1

In [124]: mapping
Out[124]:
{'Anne Graham': 4892,
 'Elliot Ezekiel': 8458,
 'Joe Smoe': 898,
 'Roger Williams': 1234,
 'Todd Roger': 856}

In [125]: df
Out[125]:
                         Names
0  Roger Williams, Anne Graham
1     Joe Smoe, Elliot Ezekiel
2                   Todd Roger

In [126]: df.replace(mapping.keys(), list(map(str, mapping.values())), regex=True)
Out[126]:
        Names
0  1234, 4892
1   898, 8458
2         856

如果你有一个字符串列表：

In [131]: df
Out[131]:
                           Names
0  [Roger Williams, Anne Graham]
1     [Joe Smoe, Elliot Ezekiel]
2                   [Todd Roger]

In [133]: df.Names.apply(', '.join).replace(mapping.keys(), list(map(str, mapping.values())), regex=True)
Out[133]:
0    1234, 4892
1     898, 8458
2           856
Name: Names, dtype: object

Answer 2

利用pd.Series和astype(str)

df.replace(pd.Series(m).astype(str), regex=True)

        Names
0  1234, 4892
1   898, 8458
2         856

设置

df = pd.DataFrame({
        'Names': [
            'Roger Williams, Anne Graham',
            'Joe Smoe, Elliot Ezekiel',
            'Todd Roger'
         ]
    })

m = {
    'Roger Williams': 1234, 'Anne Graham': 4892,
    'Joe Smoe': 898, 'Elliot Ezekiel': 8458, 'Todd Roger': 856
}

Answer 3

这是一种方法：

import pandas as pd

map = {'Roger Williams': 1234, 'Anne Graham': 4892, 'Joe Smoe': 898, 
       'Elliot Ezekiel': 8458, 'Todd Roger': 856}

df1 = pd.DataFrame.from_dict(map, orient='index')
df = df1.reset_index().rename(columns={'index': 'name', 0: 'user_id'})

Answer 4

def get_values(g):
    return ", ".join([map[x] for x in g])

df['Names'] = df['Names'].map(get_values)

0    1234, 4892
1     898, 8458
2           856
Name: Names, dtype: object

将值映射到pandas列表中的每个项目

4 个答案: