使用Pandas在列中循环字典

时间:2018-07-23 06:27:45

标签: python pandas loops for-loop

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)

3 个答案:

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])