我有一个像这样的数据框
df = pd.DataFrame([[1, '02', 3], [2, '01', 5], [3, '03', 8], [4, '04', 1]], columns=['Student', 'activityCode', 'pts'])
Student activityCode pts
0 1 02 3
1 2 01 5
2 3 03 8
3 4 04 1
我想将 activityCode 映射到一个 activityName 并创建一个表,其中 pts 在学生和 activityCode 级别聚合。但棘手的是 02 对应于 swimming and football
。映射表:
activityCode | activityName |
---|---|
01 | 游泳 |
02 | 游泳和足球 |
03 | 运行 |
04 | 足球 |
我希望输出是
Student activityName pts
0 1 Swimming 3
1 1 Football 3
2 2 Swimming 5
3 3 Running 8
4 4 Football 1
我试过了
df['activityCode'].map({'01': 'Swimming', '02':['Swimming', 'Football'], '03':'Running', '04':'Football'})
但很明显,我在 activityName 列中得到了一行 ['Swimming', 'Football'],而不是两行。
0 [Swimming, Football]
1 Swimming
2 Running
3 Football
我应该如何编写代码来映射 activityCode
,以便它创建两行具有不同的 activityName
但在 02 的所有其他列中都相同?感谢您的时间!
答案 0 :(得分:0)
您只需要分解 activityName
列。
df['activityName'] = df['activityCode'].map({'01': 'Swimming', '02':['Swimming', 'Football'], '03':'Running', '04':'Football'})
df.explode('activityName')
这将返回一个 DataFrame,其中对于 activityName
中的任何列表单元格,将有与该列表中的元素一样多的行,每个元素一个,其他行中的值与它们在原始行中的值相同。对于 activityName
值不是列表的任何行,它们将按原样存在于新 DataFrame 中。