使用右映射创建列
问题描述:
我有一个数据框df1,其中一列是“值”。它看起来像 -使用右映射创建列
values
['acd3f','rt5gh8','5ty7e']
['rt5gh8','t67ui']
我有另一个数据帧DF2其中包含两列“0”和“1”,用类似的价值观 -
0 1
acd3f I am cool
rt5gh8 I am not cool
5ty7e ok_sir
t67ui no_sir
我想修改DF1添加一个新列“ value_names”,它应该像 -
values value_names
['acd3f','rt5gh8','5ty7e'] ['I am cool','I am not cool','ok_sir']
['rt5gh8','t67ui'] ['I am not cool','no_sir']
我想下面的代码 -
df1['value_names'] = df1['values'].replace(df2.set_index('0')['1'].dropna())
它似乎并没有工作,给我一个错误 -
KeyError: '1'
注:
基本上,我收到代替DF2的是与映射列表。我将其转换为数据框df2,并自动分配df2中的这些列名称“0”和“1”。
答
创建键其映射值的字典(mapping
)从df2
(柱0
是键,列1
是其相应的值。
然后使用嵌套列表理解到查找值和其追加到df1
使用assign
df1 = pd.DataFrame({'values': [['acd3f','rt5gh8','5ty7e'], ['rt5gh8','t67ui']]})
df2 = pd.DataFrame({0: ['acd3f', 'rt5gh8', '5ty7e', 't67ui'],
1: ["I am cool", "I am not cool", "ok_sir", "no_sir"]})
mapping = {k: v for k, v in zip(df2[0], df2[1])}
>>> df1.assign(value_names=[[mapping.get(val) for val in sublist]
for sublist in df1['values'] ])
values value_names
0 [acd3f, rt5gh8, 5ty7e] [I am cool, I am not cool, ok_sir]
1 [rt5gh8, t67ui] [I am not cool, no_sir]
+0
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ一个人的简化是另一个人的复杂性......我选择了映射方法'{k:v for k,v in zip(df2 [0],df2 [1])}'',因为它更加明确用于键的列和用于值的列,因为如果数据帧的列数多于列出的两列,它也可以工作。我更喜欢嵌套的列表理解,但您建议的第二种方法应该同样适用。 – Alexander
答
亚历山大的代码简化版本(IMO):
In [484]: mapping = dict(df2.values[:, :2])
In [485]: df1.assign(value_names=df1['values'].apply(lambda x: [mapping[k] for k in x]))
Out[485]:
values value_names
0 [acd3f, rt5gh8, 5ty7e] [I am cool, I am not cool, ok_sir]
1 [rt5gh8, t67ui] [I am not cool, no_sir]
您可以使用df2.values
从2D np
数组检索创建映射。
然后,使用df.assign
创建value_names
列表。
在我看来,列不是''1'',而是'1' ... –
基本上,我以前的而不是df2是一个带映射的列表。我将其转换为数据框df2,并自动分配这些列名称。 – ComplexData