我有以下Pandas数据框:
1 ["Apple", "Banana"]
2 ["Kiwi"]
3 None
4 ["Apple"]
5 ["Banana", "Kiwi"]
以及以下命令:
{1: ["Apple", "Banana"],
2: ["Kiwi"]}
我现在想使用字典映射数据框中列表中的所有条目。结果应为以下内容:
1 [1]
2 [2]
3 None
4 [1]
5 [1, 2]
如何最有效地做到这一点?
答案 0 :(得分:4)
方法1
我正在使用unnesting
d={z : x for x , y in d.items() for z in y }
s=unnesting(s.to_frame().dropna(),[0])[0]\
.map(d).groupby(level=0).apply(set).reindex(s.index)
Out[260]:
0 {1}
1 {2}
2 NaN
3 {1}
4 {1, 2}
Name: 0, dtype: object
方法2 循环
[set(d.get(y) for y in x) if x is not None else None for x in s ]
#s=[set(d.get(y) for y in x) if x is not None else None for x in s ]
Out[265]: [{1}, {2}, None, {1}, {1, 2}]
数据输入
s=pd.Series([["Apple", "Banana"],["Kiwi"],None,["Apple"],["Banana", "Kiwi"]])
d={1: ["Apple", "Banana"],
2: ["Kiwi"]}
答案 1 :(得分:3)
一种方法是首先取消嵌套字典,然后将值设置为键,并将其对应的键设置为值。然后,您可以使用列表理解功能,并映射数据框中每个列表中的值。
在每次迭代中从映射返回结果之前,必须采取set
以避免重复的值。另请注意,or None
与此处的if x is not None else None
相同,如果列表为空,它将返回None
。有关此内容的详细说明,请检查this post:
df = pd.DataFrame({'col1':[["Apple", "Banana"], ["Kiwi"], None, ["Apple"], ["Banana", "Kiwi"]]})
d = {1: ["Apple", "Banana"], 2: ["Kiwi"]}
d = {i:k for k, v in d.items() for i in v}
# {'Apple': 1, 'Banana': 1, 'Kiwi': 2}
out = [list(set(d[j] for j in i)) or None for i in df.col1.fillna('')]
# [[1], [2], None, [1], [1, 2]]
pd.DataFrame([out]).T
0
0 [1]
1 [2]
2 None
3 [1]
4 [1, 2]
答案 2 :(得分:2)
重建字典
m = {v: k for k, V in d.items() for v in V}
重建
x = s.dropna()
v = [*map(m.get, np.concatenate(x.to_numpy()))]
i = x.index.repeat(x.str.len())
y = pd.Series(v, i)
y.groupby(level=0).unique().reindex(s.index)
0 [1]
1 [2]
2 NaN
3 [1]
4 [1, 2]
dtype: object
如果您坚持使用None
而不是NaN
y.groupby(level=0).unique().reindex(s.index).mask(pd.isna, None)
0 [1]
1 [2]
2 None
3 [1]
4 [1, 2]
dtype: object
s = pd.Series([
['Apple', 'Banana'],
['Kiwi'],
None,
['Apple'],
['Banana', 'Kiwi']
])
d = {1: ['Apple', 'Banana'], 2: ['Kiwi']}