python - 如何在 Pandas 中使用 Apply 函数来应用/lambda？

Question

我是 Pandas 的初学者，我正在尝试以下操作:

我有两个数据集:

df5 = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5]})
df6 = pd.DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5] ,"Name":["Tom","Dick","Harry","Mike","Sam"]})

我想使用 apply 或 lambda apply 将 df5 中的 id 替换为 df6 中的实际名称。我尝试过以下方法:

def extract_name2 (x):
    name = df6[df6["ID"] == x]["Name"]
    return name
df5["id"].apply(extract_name2)

这是我的输出:

Out[120]: 
0     1      2     3    4
0  Tom   NaN    NaN   NaN  NaN
1  NaN  Dick    NaN   NaN  NaN
2  NaN   NaN  Harry   NaN  NaN
3  NaN   NaN    NaN  Mike  NaN
4  NaN   NaN    NaN   NaN  Sam

我也尝试过:

df5["id"].apply(lambda x: df6[df6["ID"] == x]["Name"])

但结果相同

有人可以帮助我吗？

Answer 1

当您说df6[df6["ID"] == x]时，输出是根据您给出的条件过滤的数据帧。

您需要指定您需要过滤数据帧的'Name' 列中的第一个单元格值。

这将为您提供所需的结果:

df5['id'].apply(lambda x: df6[df6['ID'] == x]['Name'].iloc[0])

更新:

您也可以在不使用apply的情况下执行此操作。使用合并:

pd.merge(df5, df6, how='left', left_on='id', right_on='ID')

输出:

id  ID  Name
1   1   Tom
2   2   Dick
3   3   Harry
4   4   Mike
5   5   Sam