Question

不重复：

引用的答案映射字典中的值以替换包含等于该字典中的键的值的列。我的问题是关于将dict值基于键值添加到数据框中的ANOTHER列中。

我对Python dictionary不太熟悉，因此如果这是一个简单的问题，请提前道歉。

我正在将dict中的map value移到数据帧中的一列，而该字典中的key等于该数据帧中的第二列

例如：

如果我的字典是：

dict = {abc:1/2/2003, def:1/5/2017, ghi:4/10/2013}

我的数据框是：

      Member    Group      Date

 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         np.Nan
 3     def       B         np.Nan
 4     ghi       B         np.Nan

我想得到以下消息：

      Member    Group      Date

 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         1/2/2003
 3     def       B         1/5/2017
 4     ghi       B         4/10/2013

注意：dict并没有df中“ Member”下的所有值。如果我映射，我不希望这些值转换为np.Nan。所以我认为我必须做fillna(df['Member'])才能保留它们？

谢谢。

Answer 1

您可以使用df.apply来解决问题，其中d是您的字典。

df["Date"] = df["Member"].apply(lambda x: d.get(x))

此代码的作用是获取Member列中的每个值，并在字典中查找该值。如果在字典中找到该值，则相应的字典值将填充该列。如果该值不在字典中，则将返回None。

此外，请确保您的词典包含有效的数据类型。在字典中，键（abc，def，ghi）应表示为字符串，而日期应表示为字符串或日期对象。

Answer 2

我只想做一个简单的地图来得到答案。

如果我们有一个字典

d = {abc:1/2/2003, def:1/5/2017, ghi:4/10/2013}

和一个数据框：

      Member    Group      Date

 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         np.Nan
 3     def       B         np.Nan
 4     ghi       B         np.Nan

那么一张简单的地图就可以解决问题。

df["Date"] = df["Member"].map(d)

map() 将在字典中查找 df['Member'] 中的值，对于 Member 中的每个值，它将从字典 d 中获取值并将其分配回 { {1}}。如果该值不存在，它将分配 Date。

我们不需要循环或应用。

Answer 3

for i in range(len(df)):
    if df['Member'][i] in d:
        df['Date'][i] = d[df['Member'][i]]

P.S。用保留字（即dict）命名变量是一种不好的做法。

Answer 4

只需创建一个新的df，然后加入它们：

map_df = pd.DataFrame(list(zip(map_dict.items()))).set_index(0)
df.merge(map_df, how='left', left_on='Member', right_index=True)

Python Pandas根据字典键将字典值分配给数据框列

4 个答案: