Question

数据框：

Name  class  section
A      5        c
B      3        a
C      4        b

字典：

dict={A:['Singing','dancing','Drawing'],C:['Gamming','Painting'],D:['Football','Basketball']}

预期输出：

Name  Class  Section  Hobby
A      5      c       Singing
                      dancing
                      Drawing
B      3      a      
C      4      b       Gaming
                      Painting
D                     Football
                      Basketball

我需要根据名称匹配来组合数据框和字典，并且在某些情况下，数据框不会具有该名称，在这种情况下我需要在数据框中添加额外的行，我需要在 python 中执行此操作。< /p>

Answer 1

首先不要使用dict作为字典变量，因为python代号。

对于在字典中添加缺失值表单键使用 Index.union 和 DataFrame.reindex，然后对于新列使用 Series.map 然后 DataFrame.explode

df = df.set_index('Name')

df = df.reindex(df.index.union(d.keys(), sort=False)).rename_axis('Name').reset_index()

df['Hobby'] = df['Name'].map(d)
df = df.explode('Hobby')
print (df)
  Name  class section       Hobby
0    A    5.0       c     Singing
0    A    5.0       c     dancing
0    A    5.0       c     Drawing
1    B    3.0       a         NaN
2    C    4.0       b     Gamming
2    C    4.0       b    Painting
3    D    NaN     NaN    Football
3    D    NaN     NaN  Basketball

最后如果需要重复设置为空字符串并替换 NaNs :

df.loc[df.index.duplicated(), ['Name','class','section']] = ''
df = df.fillna('').reset_index(drop=True)
print (df)
  Name class section       Hobby
0    A     5       c     Singing
1                        dancing
2                        Drawing
3    B     3       a            
4    C     4       b     Gamming
5                       Painting
6    D                  Football
7                     Basketball

如何通过与名称的键匹配将字典值分配给数据框

1 个答案: