python - 使用 Pandas 通过列循环字典

Question

我有一个数据框，其中有一列名为“输入”，由各种数字组成。

我创建了一个看起来像这样的字典

sampleDict = {
    "a" : ["123","456"],
    "b" : ["789","272"]
}

我正在尝试针对该词典循环遍历“输入”列。如果找到字典中的任何值(123、789 等)，我想在我的数据框中创建一个新列来表示找到它的位置。

例如，当在“输入”中找到 456 时，我想创建名为“found”的列，其中值为“a”。当在输入中找到 789 时，值为“b”。

我尝试了以下代码，但我的逻辑似乎不对:

for key in sampleDict:
    for p_key in df['Input']:
           if code in p_key:
                if code in sampleDict[key]:
                    df = print(code)
print(df)

Answer 1

通过扁平列表到字典使用 map，只需要列表中的所有值都是唯一的:

d = {k: oldk for oldk, oldv in sampleDict.items() for k in oldv}
print (d)
{'123': 'a', '456': 'a', '789': 'b', '272': 'b'}

df = pd.DataFrame({'Input':['789','456','100']})
df['found'] = df['Input'].map(d)
print (df)
  Input found
0   789     b
1   456     a
2   100   NaN

如果 list 中的重复值是可能的，请使用聚合，例如第一步通过join，通过Seriesmap:

sampleDict = {
    "a" : ["123","456", "789"],
    "b" : ["789","272"]
}


df1 = pd.DataFrame([(k,  oldk) for oldk, oldv in sampleDict.items() for k in oldv], 
                    columns=['a','b'])
s = df1.groupby('a')['b'].apply(', '.join)
print (s)
a
123       a
272       b
456       a
789    a, b
Name: b, dtype: object

df = pd.DataFrame({'Input':['789','456','100']})
df['found'] = df['Input'].map(s)
print (df)
  Input found
0   789  a, b
1   456     a
2   100   NaN