Question

我有一个数据框：

import numpy as np
import pandas as pd

arr = np.array([['a', 0, 1.2,12.5,3], ['a',1, 4,5.,6.885],
                ['a', 2, 2.3,3.133,4.3], ['a', 3, 5.678,6.,7.34556],
                ['a', 4, 6.5,7,8.1344], ['b',0, 10.7,11.4,12.1332],
                ['b',1, 14.,15,16.0155], ['b',2, 17.3,18.,9.11],
                ['b', 3, 22.2, 33.233, 1.2323], 
                ['c', 0, 1.1, 2.2, 3.3], 
                ['c', 1, 2.2, 3.43, 54.5],
                ['d', 0 , 2.2, 2.2, 3.],
                ['d',1, 3.4, 4., 5.6],
                ['d', 2, 3.3, 4, 5.]])

df = pd.DataFrame(arr, columns=['name', 'id', 'x', 'y', 'z'])

df['id'] = pd.to_numeric(df['id'])
df['x'] = pd.to_numeric(df['x'])
df['y'] = pd.to_numeric(df['y'])
df['z'] = pd.to_numeric(df['z'])

df
    name    id  x       y       z
0   a       0   1.2     12.5    3
1   a       1   4       5.0     6.885
2   a       2   2.3     3.133   4.3
3   a       3   5.678   6.0     7.34556
4   a       4   6.5     7       8.1344
5   b       0   10.7    11.4    12.1332
6   b       1   14.0    15      16.0155
7   b       2   17.3    18.0    9.11
8   b       3   22.2    33.233  1.2323
9   c       0   1.1     2.2     3.3
10  c       1   2.2     3.43    54.5
11  d       0   2.2     2.2     3.0
12  d       1   3.4     4.0     5.6
13  d       2   3.3     4       5.0

我有一个大小相同的数组：

the_array = np.array([['a', 82.365],
                      ['a', 82.365],
                      ['a', 82.365],
                      ['a', 82.365],
                      ['b', 136.879],
                      ['b', 136.879],
                      ['b', 136.879],
                      ['b', 136.879],
                      [None, None],
                      [None, None],
                      [None, None],
                      [None, None],
                      [None, None],
                      [None, None]], dtype=object)

现在，我想在df中创建一个新列，在其中我将根据列thearray填充name的值。

我希望df中名称与thearray中的名称相同的每一行都具有相同的值（与thearray中的名称相同）。

我想要的结果

    name    id  x         y       z         new_col
0   a       0   1.200   12.500  3.00000     82.365
1   a       1   4.000   5.000   6.88500     82.365
2   a       2   2.300   3.133   4.30000     82.365
3   a       3   5.678   6.000   7.34556     82.365
4   a       4   6.500   7.000   8.13440     82.365
5   b       0   10.700  11.400  12.13320    136.879
6   b       1   14.000  15.000  16.01550    136.879
7   b       2   17.300  18.000  9.11000     136.879
8   b       3   22.200  33.233  1.23230     136.879
9   c       0   1.100   2.200   3.30000     None
10  c       1   2.200   3.430   54.50000    None
11  d       0   2.200   2.200   3.00000     None
12  d       1   3.400   4.000   5.60000     None
13  d       2   3.300   4.000   5.00000     None

我尝试过：

df['new_col'] = np.where(df['name'] == the_array[:, 0], the_array[:, 1], the_array[:, 1])

但我收到了

    name    id  x   y   z   new_col
0   a       0   1.200   12.500  3.00000     82.365
1   a       1   4.000   5.000   6.88500     82.365
2   a       2   2.300   3.133   4.30000     82.365
3   a       3   5.678   6.000   7.34556     82.365
4   a       4   6.500   7.000   8.13440     136.879
5   b       0   10.700  11.400  12.13320    136.879
6   b       1   14.000  15.000  16.01550    136.879
7   b       2   17.300  18.000  9.11000     136.879
8   b       3   22.200  33.233  1.23230     None
9   c       0   1.100   2.200   3.30000     None
10  c       1   2.200   3.430   54.50000    None
11  d       0   2.200   2.200   3.00000     None
12  d       1   3.400   4.000   5.60000     None
13  d       2   3.300   4.000   5.00000     None

Answer 1

您可以使用Series.map()进行此操作：

df['new_col'] = df['name'].map({'a': 82.365, 'b': 136.879})

the_array的大小与df相同，但未对齐。它似乎代表一组唯一名称的映射name -> value。因此，应该用dict而不是array表示。通过遍历数组行的字典理解很容易构造这个dict：

the_map = {k: v for k, v in the_array if k}
df['new_col'] = df['name'].map(the_map)

考虑数据的含义以及如何最好地表示它是一种编写精美代码并在这种情况下找到解决方案的好方法。

根据数组条件填写新的数据框列

1 个答案: