Question

我想用 df2['id'] 中的相应 ID 替换 df1['fruit'] 中的水果串。本质上，我正在尝试为水果创建一个查找表。

df1

<头>

水果	商店	价格
苹果	heb	0.99
橙色	heb	0.69
苹果	克罗格	0.88
苹果	沃尔玛	0.89
香蕉	heb	0.59
香蕉	沃尔玛	0.59
橙色	克罗格	0.39

df2

<头>

id	水果
0	苹果
1	橙色
2	香蕉

我想将 df1 修改成这样（最好就地）：

df1

<头>

水果	商店	价格
0	heb	0.99
1	heb	0.69
0	克罗格	0.88
0	沃尔玛	0.89
2	heb	0.59
2	沃尔玛	0.59
1	克罗格	0.39

这似乎是一件很简单的事情，但我对 Pandas 还很陌生，所以我可以使用一些帮助。我所做的所有谷歌搜索和计算器溢出还没有完全回答这个问题。此外，最终我还想创建一个查找数据框来对 df1['store']

中的商店名称字符串进行相同类型的替换

以下是我迄今为止尝试过的一些方法：

.loc df1.loc[df1['fruit'] == df2['fruit'], 'fruit'] = df2['id']

这会导致以下错误：ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

.where

df1.where(df1['fruit'] == df2['fruit'], other= df2['id'], inplace=True)

我知道这一切都错了，因为 where 应该根据错误条件替换值。此外，它不起作用，所以还有另一个线索我走错了路:)

.replace

我没有此代码了，但我尝试将 df2 转换为 dict 并有条件地替换 df1 中的值。

我知道我很接近了！这是我需要做的很多事情......根据来自另一个数据帧的值替换一个数据帧中的值。任何帮助将不胜感激！

提前致谢:)

Answer 1

这可能不是最 Pythonic 的方法，而且肯定有 Pandas 内置函数可以做到这一点（我鼓励你查看文档）但这里有一个可行的解决方案。

您可以通过创建映射函数并将其应用于您的列来实现这一点。

映射函数：

从 fd2 中创建水果及其代码之间的对应关系字典
如果存在则返回关联值，否则返回原始值。

功能如下：

def mapping(x):
    mapping_dict = df2.set_index("fruit")['id']
    try:
        return mapping_dict[x]
    except:
        return x #or whatever to indicate that the fruit is not in df2

将其应用于 df1：

df1['fruit'] = df1['fruit'].apply(mapping)

Answer 2

尝试：

df1['fruit'] = df1.fruit.map(dict(df2[['fruit','id']].values))

用另一个数据帧的索引值替换一个数据帧的匹配值

2 个答案: