Question

我有一个示例数据框，例如：

shippingAddress

现在有一个元组列表，如：

          cid             pos 
0         11              29      
1         22              29      
2         22              29      
3         33              29   
4         44              29

我想从元组（第二个元素）列表中创建另一列。仅当df列[(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]中的第一个元素匹配时：

赞：

cid

这里是熊猫的入门者，任何帮助都将是很大的！谢谢

Answer 1

您可以将元组列表转换为字典，并在其上使用map：

b = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df["b"] = df["cid"].map(dict(b))

print(df)
   cid  pos  b
0   11   29  3
1   22   29  1
2   22   29  1
3   33   29  4
4   44   29  4

Answer 2

尝试：

# Toy dataframe

df = pd.DataFrame({"cid":[11,22,22,33,44],"pos":[29,29,29,29,29]})

lista = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]

# Solution:

df.merge(pd.DataFrame(lista, columns = ["cid", "new_pos"]), on = "cid")

输出：

Answer 3

我们可以从您的元组中创建第二个数据框，然后使用panda的众多合并功能之一，我们可以从元组中获取第二个元素。

在这种情况下，请使用map。

t = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df['new_pos'] = df['cid'].map(pd.DataFrame(t,columns=['cid','pos']).set_index('cid')['pos'])

   cid  pos  new_pos
0   11   29        3
1   22   29        1
2   22   29        1
3   33   29        4
4   44   29        4

分解

pd.DataFrame(t,columns=['cid','pos']).set_index('cid')['pos']

收益

cid
11    3
22    1
33    4
44    4
55    7
66    2
Name: pos, dtype: int64

在您的列上使用map会将数据帧中cid的实例与您的元组进行匹配，并返回所选的列值，在这种情况下为pos

Answer 4

我将把Tuokes列表放入第二个数据帧，然后进行左合并：

df1 = pd.DataFrame([{'cid': 11, 'pos': 29},
                    {'cid': 22, 'pos': 29},
                    {'cid': 22, 'pos': 29},
                    {'cid': 33, 'pos': 29},
                    {'cid': 44, 'pos': 29}])
df2 = pd.DataFrame([(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4),
                    (55, 7), (66, 2)], columns=['cid', 'new_pos'])

df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='cid')

大熊猫：从元组upoon匹配的第一个元素列表中创建列

4 个答案: