python - 根据字典键将字典值分配给 DataFrame 列

Question

我正在寻找 map 字典中的 value 到 DataFrame 中的一列，其中字典中的 key 等于该 DataFrame 中的第二列

例如:

如果我的指令是:

dict = {'abc':'1/2/2003', 'def':'1/5/2017', 'ghi':'4/10/2013'}

我的 DataFrame 是:

      Member    Group      Date
 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         np.Nan
 3     def       B         np.Nan
 4     ghi       B         np.Nan

我想得到以下信息:

      Member    Group      Date
 0     xyz       A         np.Nan
 1     uvw       B         np.Nan
 2     abc       A         1/2/2003
 3     def       B         1/5/2017
 4     ghi       B         4/10/2013

注意:dict 不包含 df 中“Member”下的所有值。如果我映射，我不希望将这些值转换为 np.Nan。所以我想我必须做一个 fillna(df['Member']) 来保留它们？

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不同于Remap values in pandas column with a dict, preserve NaNs它映射字典中的值以替换包含与字典中的键等效的值的列。这是关于根据键值将字典值添加到 DataFrame 中的另一列。

Answer 1

您可以使用df.apply 来解决您的问题，其中d 是您的字典。

df["Date"] = df["Member"].apply(lambda x: d.get(x))

此代码的作用是获取 Member 列中的每个值，并在您的字典中查找该值。如果在字典中找到该值，则相应的字典值将填充该列。如果该值不在字典中，则将返回 None。

此外，请确保您的字典包含有效的数据类型。在您的字典中，键(abc、def、ghi)应表示为字符串，而您的日期应表示为字符串或日期对象。