python - 使用两个字典映射列

Question

我有一个df:

ColA  ColB
1     1
2     3
2     2
1     2
1     3
2     1

我想使用两个不同的词典来更改 ColB 中的值。如果 ColA 中的值为 1，我想使用 d1，如果 ColB 中的值为 2，我想使用 d2。

d1 = {1:'a',2:'b',3:'c'}
d2 = {1:'d',2:'e',3:'f'}

导致:

ColA  ColB
1     a
2     f
2     e
1     b
1     c
2     d

实现这一目标的最佳方式是什么？

Answer 1

一种方法是使用 np.where根据 ColA 的值使用一个或另一个字典映射 ColB 中的值:

import numpy as np
df['ColB'] = np.where(df.ColA.eq(1), df.ColB.map(d1), df.ColB.map(d2))

给出:

    ColA ColB
0     1    a
1     2    f
2     2    e
3     1    b
4     1    c
5     2    d

---

对于更通用的解决方案，您可以使用 np.select ，适用于多种条件。让我们在 ColA 和字典中添加另一个值，看看如何使用三种不同的映射来完成此操作:

print(df)
    ColA ColB
0     1     1
1     2     3
2     2     2
3     1     2
4     3     3
5     3     1

values_to_map = [1,2,3]
d1 = {1:'a',2:'b',3:'c'}
d2 = {1:'d',2:'e',3:'f'}
d3 = {1:'g',2:'h',3:'i'}

#create a list of boolean Series as conditions
conds = [df.ColA.eq(i) for i in values_to_map]
# List of Series to choose from depending on conds
choices = [df.ColB.map(d) for d in [d1,d2,d3]]
# use np.select to select form the choice list based on conds
df['ColB'] = np.select(conds, choices)

导致:

    ColA ColB
0     1    a
1     2    f
2     2    e
3     1    b
4     3    i
5     3    g