python - 通过迭代替换 Pandas DataFrame 中的数组值

Question

我正在使用 Pandas DataFrame，它在数组中具有一列条目，例如以下示例:

    user_id    tags
0      1       [a,b,c]
1      2       [a,b,d]
2      3       [b,c]
...
n      n       [a,d]

我有一些与 JSON 对象中的简化标签相关的标签 ID，并尝试使用以下方法用其非简化变体替换条目:

for user_tags in dataset['tags']:
    for tag in user_tags:
        for full_tag in UUIDtags['tags_full']:
            if full_tag['id'] == tag:
                tag = entry['name']

id和name分别是JSON对象中对应的简化标签和完整标签名称。

但是，这不会改变执行时的值；我是否缺少替换这些值的 Pandas 方法？我担心我会替换整个数组而不是替换单个条目。

谢谢!

编辑:JSON 对象 (UUIDtags) 包含内容的示例。

{
    "tags_full": [{
        "id": "a",
        "name": "Alpha"
    }, {
        "id": "b",
        "name": "Beta"
....

Answer 1

创建示例数据。

>>> df = pd.DataFrame({'tags':[list(['a', 'b', 'c']), 
list(['a', 'b', 'd']), list(['b', 'c'])], 'user_id': [i for i in range(1,4)]})

>>> df
        tags  user_id
0  [a, b, c]        1
1  [a, b, d]        2
2     [b, c]        3

生成一个替换字典，其中字母作为键，完整标签作为值。

>>> replace_dict = {'a': 'Alpha', 'b': 'Beta', 'Charlie': 'c', 'Delta': 'd'}

好吧，回到解决方案...对行和每行中的字母进行迭代，并使用 replacement_dict 中的相应值进行替换。

>>> for row in range(len(df)):
...     for tag in range(len(df.loc[row, 'tags'])):
...             df.loc[row, 'tags'][tag] = replace_dict[df.loc[row, 'tags'][tag]]
... 

这是结果。

>>> df
                     tags  user_id
0  [Alpha, Beta, Charlie]        1
1    [Alpha, Beta, Delta]        2
2         [Beta, Charlie]        3

<小时/>

旁注:replacement_dict 的创建是根据示例数据中出现的字母临时创建的替换字典。为了为您的完整数据生成这样一个替换字典，您可以这样做。

例如，假设 UUIDtags 是完整的 JSON 对象

>>> UUIDtags = {'tags_full': [{'id':'a', 'name':'Alpha'}, {'id':'b', 'name':'Beta'}]}

我们可以生成这样的替换字典

>>> uuidtags_dict = {}
>>> for tag in UUIDtags['tags_full']:
...     uuidtags_dict[tag['id']] = tag['name']
... 
>>> uuidtags_dict
{'a': 'Alpha', 'b': 'Beta'}

这代替换字典将根据您在编辑中提供的示例扩展到整个 JSON 对象。