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python - 根据字典键将字典值分配给 DataFrame 列

问题描述

我正在寻找数据帧中一列的字典，其中map字典中的 等于该数据帧中的第二列valuekey

例如：

如果我的字典是：

dict = {'abc':'1/2/2003', 'def':'1/5/2017', 'ghi':'4/10/2013'}

我的数据框是：

      Member    Group      Date
 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         np.Nan
 3     def       B         np.Nan
 4     ghi       B         np.Nan

我想得到以下信息：

      Member    Group      Date
 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         1/2/2003
 3     def       B         1/5/2017
 4     ghi       B         4/10/2013

注意：dictdf 中的“成员”下没有所有值。np.Nan如果我映射，我不希望将这些值转换为。所以我想我必须做一个fillna(df['Member'])来留住他们？

与使用 dict 重新映射 pandas 列中的值不同，保留 NaN映射 dict 中的值以替换包含与 dict 中的键等效的 a 值的列。这是关于根据键值将 dict 值添加到 DataFrame 中的 ANOTHER 列。

标签： pythonpandasdataframedictionary

解决方案

您可以使用df.apply来解决您的问题，d您的字典在哪里。

df["Date"] = df["Member"].apply(lambda x: d.get(x))

这段代码的作用是获取Member列中的每个值，并在您的字典中查找该值。如果在字典中找到该值，则相应的字典值将填充该列。如果该值不在字典中，None则将被返回。

此外，请确保您的字典包含有效的数据类型。在您的字典中，键（abc、def、ghi）应表示为字符串，您的日期应表示为字符串或日期对象。

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