python - 将字典值映射到 Pandas 数据框列

Question

我有这本字典:

 j =  {1: {'help': 2},
 2: {'chocolate': 1, 'help': 1},
 3: {'chocolate': 1, 'help': 1}}

和这个数据框:

df = pd.DataFrame({'docId': [1, 2, 3, 1, 2, 3, ],
                       'sent': ['help', 'chocolate', 'chocolate', 'help', 'help', 'help']})

我想根据 docId 和 term 匹配值，因此它应该如下所示:

docId  sent        freq
1      help         2
2      chocolate    1
3      chocolate    1
1      help         2
2      help         1
3      help         1

我不确定如何完成此操作，我一直在使用 map 和 apply 但我没有得到任何结果。

Answer 1

重新制作你的字典

使用元组作为键，您可以映射压缩列上的get方法

J = {(x, y): v for x, V in j.items() for y, v in V.items()}

df.assign(freq=[*map(J.get, zip(df.docId, df.sent))])


   docId       sent  freq
0      1       help     2
1      2  chocolate     1
2      3  chocolate     1
3      1       help     2
4      2       help     1
5      3       help     1

---

或者不

您可以在 map 中使用 lambda，它接受两个参数并传递提供参数的迭代器。

df.assign(freq=[*map(lambda x, y: j[x][y], df.docId, df.sent)])

   docId       sent  freq
0      1       help     2
1      2  chocolate     1
2      3  chocolate     1
3      1       help     2
4      2       help     1
5      3       help     1