将字典值映射到Pandas数据框列

Question

我有这本字典：

 j =  {1: {'help': 2},
 2: {'chocolate': 1, 'help': 1},
 3: {'chocolate': 1, 'help': 1}}

和此数据框：

df = pd.DataFrame({'docId': [1, 2, 3, 1, 2, 3, ],
                       'sent': ['help', 'chocolate', 'chocolate', 'help', 'help', 'help']})

并且我想根据docId和term匹配值，因此它应该像这样：

docId  sent        freq
1      help         2
2      chocolate    1
3      chocolate    1
1      help         2
2      help         1
3      help         1

我不确定如何完成此操作，我正在尝试使用地图和应用程序，但是却一无所获。

Answer 1

重新制作字典

使用元组作为键，您可以在压缩列上map get方法

J = {(x, y): v for x, V in j.items() for y, v in V.items()}

df.assign(freq=[*map(J.get, zip(df.docId, df.sent))])


   docId       sent  freq
0      1       help     2
1      2  chocolate     1
2      3  chocolate     1
3      1       help     2
4      2       help     1
5      3       help     1

---

还是不

您可以在lambda中使用map，它接受​​两个参数并传递提供参数的可迭代对象。

df.assign(freq=[*map(lambda x, y: j[x][y], df.docId, df.sent)])

   docId       sent  freq
0      1       help     2
1      2  chocolate     1
2      3  chocolate     1
3      1       help     2
4      2       help     1
5      3       help     1

Answer 2

列表理解如何？您可以链接两个dict.get调用（每个嵌套级别一个）。

df['freq'] = [
    j.get(x, {}).get(y, np.nan) for x, y in df[['docId', 'sent']].values]
df

   docId       sent  freq
0      1       help     2
1      2  chocolate     1
2      3  chocolate     1
3      1       help     2
4      2       help     1
5      3       help     1

---

如果可以保证所有条目都存在于j中，则可以将以上内容简化为

df['freq'] = [j[x][y] for x, y in df[['docId', 'sent']].values]
df

   docId       sent  freq
0      1       help     2
1      2  chocolate     1
2      3  chocolate     1
3      1       help     2
4      2       help     1
5      3       help     1

Answer 3

IIUC使用reindex

s=pd.DataFrame(j).stack().reindex(pd.MultiIndex.from_arrays([df.sent,df.docId])).reset_index()
s
Out[81]: 
        sent  docId    0
0       help      1  2.0
1  chocolate      2  1.0
2  chocolate      3  1.0
3       help      1  2.0
4       help      2  1.0
5       help      3  1.0

---

使用此方法lookup

df['Freq']=pd.DataFrame(j).lookup(df.sent,df.docId)
df
Out[95]: 
   docId       sent  Freq
0      1       help   2.0
1      2  chocolate   1.0
2      3  chocolate   1.0
3      1       help   2.0
4      2       help   1.0
5      3       help   1.0