大熊猫替换非空列值与一个字典的键值对

问题描述：

 AC BC AK BJ SDFG.... (1100 such columns) 
Tom 0 0 1 0 0 
Sally 1 0 1 1 0 
Nick 0 1 0 0 1

我也有一个字典，其中：

dict_1= {'AC':0.23,'BC':1.2, 'AK':0.45, 'BJ': 2.2, 'ABFK':4.5....}

这是没有必要的dict1中的所有键都是df1的列，键值对的总数可能是10,000，列只有1100. SO有效键的数量不是像'ABFK'键那样的列不存在于df1中类似地，可能存在列名不是dict_1中的键。例如，'SDFG'列标题在字典中没有关联的键。

我想如果该键存在，作为列名返回其中dict1值已经被取代的数据帧：对于如我所希望得到的回复是

 AC BC AK BJ SDFG.... (1100 such columns) TOTAL 
Tom 0 0 0.45 0  0        0.45 
Sally 0.23 0 0.45 2.2 0        2.7 
Nick 0 1.2 0  0  0.13       1.33

因此，所有的（1S ）已被基于字典的值取代。如果密钥不像SDFG那样存在，则将其更改为默认值0.13。最后，我希望在整个行中有一个总的列名称。

这将是一个简单的PANDAS解决方案吗？非常感谢所有帮助新手的人。

答

您可以先更新dict然后用mask为NaN S的被fillna取代：

dict_1= {'AC':0.23,'BC':1.2, 'AK':0.45, 'BJ': 2.2, 'ABFK':4.5} 

dict_2 = {x: 0.13 for x in df.columns if x not in dict_1} 
dict_2.update(dict_1) 

df = df.mask(df == 1).fillna(df.columns.to_series().replace(dict_2)) 
df['TOTAL'] = df.sum(axis=1) 
print (df) 
     AC BC AK BJ SDFG TOTAL 
Tom 0.00 0.0 0.45 0.0 0.00 0.45 
Sally 0.23 0.0 0.45 2.2 0.00 2.88 
Nick 0.00 1.2 0.00 0.0 0.13 1.33

答

选项1
您可以使用mask隐藏的，然后使用assign用字典拆包填写这些蒙面值。

首先，创建一个新的字典，我们在默认

d = {c: dict_1.get(c, .13) for c in df} 
df.mask(df == 1, df.assign(**d)) 

     AC BC AK BJ SDFG 
Tom 0.00 0.0 0.45 0.0 0.00 
Sally 0.23 0.0 0.45 2.2 0.00 
Nick 0.00 1.2 0.00 0.0 0.13

填写要包括Total列

d = {c: dict_1.get(c, .13) for c in df} 
d1 = df.mask(df == 1, df.assign(**d)) 
d1 = d1.assign(Total=d1.sum(1)) 
d1 

     AC BC AK BJ SDFG Total 
Tom 0.00 0.0 0.45 0.0 0.00 0.45 
Sally 0.23 0.0 0.45 2.2 0.00 2.88 
Nick 0.00 1.2 0.00 0.0 0.13 1.33

选项2
或者，我们可以有我们编辑replace我们通过一个字典来定义要替换那个特定列的内容。

df.replace({c: {1: dict_1.get(c, .13)} for c in df}) 

     AC BC AK BJ SDFG 
Tom 0.00 0.0 0.45 0.0 0.00 
Sally 0.23 0.0 0.45 2.2 0.00 
Nick 0.00 1.2 0.00 0.0 0.13

我们可以继续添加Total列与上面相同的方式。

选项3
我们可以创建一个新的pd.Series和reindex与df.columns然后fillna与.13

# thanks @jezrael for fill_value reminder 
df * pd.Series(dict_1).reindex(df.columns, fill_value=.13) 

     AC BC AK BJ SDFG 
Tom 0.00 0.0 0.45 0.0 0.00 
Sally 0.23 0.0 0.45 2.2 0.00 
Nick 0.00 1.2 0.00 0.0 0.13

我们可以继续以同样的方式与上述

添加 Total列

这是一个很好的解决方案。谢谢！ – Pearl

@Pearl很高兴我可以帮忙。 – piRSquared

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