Python:如何从 Pandas 系列的字典中获取值

Question

我是 python 的新手，我试图从字典中获取值，其中键是在数据框列 (pandas) 中定义的。我搜索了很多，最接近的是下面链接中的问题，但没有答案。

所以，在这里我试图找到相同类型问题的答案。

Select from dictionary using pandas series

我有一本字典

type_dict = {3: 'foo', 4:'bar',5:'foobar', 6:'foobarbar'}

和一个包含以下列的数据框:

>>> df.type
0     3
1     4
2     5
3     6
4     3
5     4
6     5
7     6
8     3

我想创建一个包含相应 type_dict 值的新列，但以下是我唯一能想出但不起作用的东西:

type_dict[df.type]

TypeError: 'Series' 对象是可变的，因此它们不能被散列

type_dict[df.type.values]

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

更新的问题:

对于 pandas DataFrame，比如“df”，我如何绘制以米为单位的速度，并将类型作为标记字典的键。

mkr_dict = {'gps': 'x', 'phone': '+', 'car': 'o'}

x = {'speed': [10, 15, 20, 18, 19], 'meters' : [122, 150, 190, 230, 300], 'type': ['phone', 'phone', 'gps', 'gps', 'car']}

df = pd.DataFrame(x)
   meters  speed   type
0     122     10  phone
1     150     15  phone
2     190     20    gps
3     230     18    gps
4     300     19    car

plt.scatter(df.meters, df.Speed, marker = df.type.map(mkr_dict)) 

散点图对我不起作用...

Answer 1

将字典作为参数传递给 map :

In [79]:

df['type'].map(type_dict)
Out[79]:
0          foo
1          bar
2       foobar
3    foobarbar
4          foo
5          bar
6       foobar
7    foobarbar
8          foo
Name: type, dtype: object

这将在字典中查找键值并返回字典中的关联值。