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python - 数据框映射练习

问题描述

我刚开始使用 Python，我阻止了一个简单的练习。我有 3 个数据框，如下所示：

df1：

   A B C         
 0 1 2 3           
 1 4 5 6

df2（空）：

   D E F G H
0
1

地图：

   m1 m2 m3 m4 m5
0  D  F  H
1  A  B  C

我想编写一个脚本，根据 dfmap 的映射填充 df2。所以输出应该是

df2：

   D E F G H
0  1   2   3
1  4   5   6

我开始了这段代码，但我想我错过了 Dataframe 的所有功能（而且它不起作用 Array_df2 充满了 nan）我知道它应该存在一种最聪明/最简单的方法来做到这一点。

listcol_df1 = {}
listcol_df2 = {}

for idx, col in enumerate(df1.columns):
    listcol_df1[col] = idx
    
for idx, col in enumerate(df2.columns):
    listcol_df2[col] = idx

Array_df1 = df1.values
Array_df2 = df2.values
Array_dfmap = dfmap.values

for i in range(df1.shape[0]):
    for j in range(dfmap.shape[1]):
        df2[i][listcol_df2.get(Array_dfmap[0][j])] = Array_df1[i][listcol_df1.get(Array_dfmap[1][j])]

谢谢

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

这是一个替代方法，只是循环遍历 的列，但如果包含不在其他 DF 中的列名dfmap，您可能需要添加异常处理：dfmap

for col in dfmap:
    df2[dfmap[col].loc[0]] = df1[dfmap[col].loc[1]]

解释一下，循环遍历 in 中的列名dfmap，然后这个语法 - dfmap[col].loc[X]- 只选择 in 中的列dfmap，然后是行（.loc[0]选择第一行中.loc[1]的值，选择第二行中的值）。现在我想了想，这也可以更简单地写成dfmap.loc[X, col]X 是每种情况下的行号。

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