我有一个数据框,其中的列名为“输入”,由各种数字组成。
我创建了一个像这样的字典
sampleDict = {
"a" : ["123","456"],
"b" : ["789","272"]
}
我试图针对此词典在“输入”列中循环。如果在字典中找到任何值(123、789等),我想在我的数据框中创建一个新列,表示在何处找到它。
例如,我想创建一个名为“ found”的列,当在“ Input”中找到456时,其值为“ a”。在输入中发现789时,值为“ b”。
我尝试了以下代码,但我的逻辑似乎不正确:
for key in sampleDict:
for p_key in df['Input']:
if code in p_key:
if code in sampleDict[key]:
df = print(code)
print(df)
答案 0 :(得分:0)
使用map
(通过展平的列表来字典),仅需要列表中的所有值都是唯一的:
d = {k: oldk for oldk, oldv in sampleDict.items() for k in oldv}
print (d)
{'123': 'a', '456': 'a', '789': 'b', '272': 'b'}
df = pd.DataFrame({'Input':['789','456','100']})
df['found'] = df['Input'].map(d)
print (df)
Input found
0 789 b
1 456 a
2 100 NaN
如果list
中可能有重复的值,请使用汇总,例如第一步由join
撰写,map
则由Series
撰写:
sampleDict = {
"a" : ["123","456", "789"],
"b" : ["789","272"]
}
df1 = pd.DataFrame([(k, oldk) for oldk, oldv in sampleDict.items() for k in oldv],
columns=['a','b'])
s = df1.groupby('a')['b'].apply(', '.join)
print (s)
a
123 a
272 b
456 a
789 a, b
Name: b, dtype: object
df = pd.DataFrame({'Input':['789','456','100']})
df['found'] = df['Input'].map(s)
print (df)
Input found
0 789 a, b
1 456 a
2 100 NaN
答案 1 :(得分:0)
您可以使用collections.defaultdict
来构造列表值到键的映射。来自@jezrael的数据。
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
for k, v in sampleDict.items():
for w in v:
d[w].append(k)
print(d)
defaultdict(list,
{'123': ['a'], '272': ['b'], '456': ['a'], '789': ['a', 'b']})
然后使用pd.Series.map
将输入映射到新系列中的键:
df = pd.DataFrame({'Input':['789','456','100']})
df['found'] = df['Input'].map(d)
print(df)
Input found
0 789 [a, b]
1 456 [a]
2 100 NaN
答案 2 :(得分:0)
使用列表推导式创建掩码,然后将列表转换为数组并掩码搜索数组中的真实值
sampleDict = {
"a" : ["123","456"],
"b" : ["789","272"]
}
search=['789','456','100']
#https://www.techbeamers.com/program-python-list-contains-elements/
#https://stackoverflow.com/questions/10274774/python-elegant-and-efficient-ways-to-mask-a-list
for key,item in sampleDict.items():
print(item)
mask=[]
[mask.append(x in search) for x in item]
arr=np.array(item)
print(arr[mask])