Question

我有一个专栏

col1
----
a
b
c
a
c
b

我有这样的映射：

KI13232:a
MK25436:b
SL365487:c

这意味着，创建一个名为ID的新列，并且a col1 ID列KI13232中ID col1 ---- ----- KI13232 a MK25436 b SL365487 c KI13232 a SL365487 c MK25436 b的所有匹配项应为<c:if test="${count > 3}"> your logic </c:if>，同样适用于b和c值。

结果如下：

sealed trait List[+A]
  case object Nil extends List[Nothing]
  case class Cons[+A] (head: A, tail: List[A]) extends List[A]

我有一个更大的数据集来实现它。 Pandas实现这一目标的最佳方法是什么。

Answer 1

将map与DATABASE_URL一起用于价值为dict comprehension的互换键：

dict

或类似的：

d = {'KI13232':'a','MK25436':'b','SL365487':'c'}

df['ID'] = df['col1'].map({v:k for  k, v in d.items()})

df['ID'] = df['col1'].map(dict(zip(d.values(),d.keys())))

如果列的顺序很重要，请添加insert：

print (df)
  col1        ID
0    a   KI13232
1    b   MK25436
2    c  SL365487
3    a   KI13232
4    c  SL365487
5    b   MK25436

索引：

df.insert(0, 'ID', df['col1'].map({v:k for  k, v in d.items()}))
print (df)
         ID col1
0   KI13232    a
1   MK25436    b
2  SL365487    c
3   KI13232    a
4  SL365487    c
5   MK25436    b

Answer 2

借用Jez的词典

df['New']=df.col1.replace(d.values(),d.keys())
df
Out[921]: 
  col1       New
0    a   KI13232
1    b   MK25436
2    c  SL365487
3    a   KI13232
4    c  SL365487
5    b   MK25436

Pandas：通过映射现有列来创建新索引列

2 个答案: