table = pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
columns=['High','Middle','Low'],
index=['Blue','Green','Red'])
df = pd.DataFrame(data=[['High','Blue'],
['High','Green'],
['Low','Red'],
['Middle','Blue'],
['Low','Blue'],
['Low','Red']],
columns=['A','B'])
>>> df
A B
0 High Blue
1 High Green
2 Low Red
3 Middle Blue
4 Low Blue
5 Low Red
>>> table
High Middle Low
Blue 1 2 3
Green 4 5 6
Red 7 8 9
我正在尝试添加第三列“ C”,该列基于表中的值。因此,第一行的值为1,第二行的值为4,等等。
如果这将是一维查找,我会将表转换为字典,并使用df['C'] = df['A'].map(table)
。但是,由于这是二维的,所以我不知道如何使用地图或应用。
理想情况下,我会将表格转换为字典格式,因此我将其与其他字典一起保存在json中,但这不是必需的。
答案 0 :(得分:5)
pandas
lookup
table.lookup(df.B,df.A)
Out[248]: array([1, 4, 9, 2, 3, 9], dtype=int64)
#table['c']=table.lookup(df.B,df.A)
或者df.apply(lambda x : table.loc[x['B'],x['A']],1)
个人不喜欢apply
答案 1 :(得分:3)
您可以为此使用merge
df2 = (df.merge(table.stack().reset_index(),
left_on=['A','B'], right_on=['level_1', 'level_0'])
.drop(['level_0', 'level_1'], 1)
.rename(columns={0:'C'}))
>>> df2
A B C
0 High Blue 1
1 High Green 4
2 Low Red 9
3 Low Red 9
4 Middle Blue 2
5 Low Blue 3