如何将县名转换为FIPS代码？ （将县名映射到他们的fip）

Question

我有一张表，其中一列是县名，另一列是各种属性。

我想将这列县名转换为fips代码。

我有一个中间表，显示每个县的fips代码。

这是我拥有哪些数据（初始和中间）以及我想要的数据（最终）的示例。

initial_df = {
    'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 
    'values': [508, 364, 26, 870]
}
intermediate_df = {
    'county': ['REAGAN', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 
    'fips': [48383, 47069, 48461]
}
final_df = {
    'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 
    'fips': [48383, 48461, 47069, 48461], 
    'values': [508, 364, 26, 870]
}

Answer 1

您可以使用“合并”。

import pandas as pd
initial_df = {'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 'values': [508, 
364, 26, 870]}
intermediate_df = {'county': ['REAGAN', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 'fips': [48383, 47069, 
48461]}
final_df = {'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 'fips': [48383, 
48461, 47069, 48461], 'values': [508, 364, 26, 870]}
df1=pd.DataFrame(initial_df)
df2=pd.DataFrame(intermediate_df)
df3=df1.merge(df2)
print(df3)

，输出是您的final_df。

Answer 2

这是一种方法：

initial_df = pd.DataFrame(initial_df)

final_df = initial_df.assign(fips = initial_df['county'].map(dict(zip(*intermediate_df.values()))))

或者：

initial_df = pd.DataFrame(initial_df)

final_df = initial_df.assign(fips = initial_df['county'].map(pd.DataFrame(intermediate_df).set_index('county')['fips']))

两者均导致：

>>> final_df
     county  values   fips
0    REAGAN     508  48383
1     UPTON     364  48461
2  HARDEMAN      26  47069
3     UPTON     870  48461

Answer 3

您可以从intermediate_df中提取字典，然后将其转换为以县fips为值键入县名的字典。然后，将其用于map中的county字段中的initial_df。

mapping = {k: v for k, v in zip(*intermediate_df.values())}

df_final = pd.DataFrame(initial_df)
df_final['fips'] = df_final['county'].map(mapping)
>>> df_final
     county  values   fips
0    REAGAN     508  48383
1     UPTON     364  48461
2  HARDEMAN      26  47069
3     UPTON     870  48461