python - Pandas 基于另一列添加新列

Question

我有一个列表值列表，如下所示:

res = [["a", "b", "b"], ["d", "e"], ["f", "g"]]

我有一个数据框，如下所示:

df__ = pd.DataFrame({'memberid': ['a1','a2','a3'],
                   'labels':[0,1,2]})

它将如下所示:

              labels memberid
        0       0       a1
        1       1       a2
        2       2       a3

我想基于 labels 列添加另一个名为 prob 的列，该值由 res 列表组成。输出将类似于运行以下命令时得到的结果:

df__ = pd.DataFrame({'memberid': ['a1','a2','a3'],
                   'labels':[0,1,2],


       labels memberid   prob
0       0       a1       a b b
1       1       a2       d e
2       2       a3       f g

基本上，我使用 labels 值作为 res 列表的索引并填充 prob 列。

我运行了下面的代码:

for i in range(len(df__["labels"])):
           k =  df__.iloc[i]["labels"]
           df__["prob"] = " ".join(res[k])

但是我没有从上面的代码中得到我想要的输出。我究竟做错了什么？

Answer 1

关于你的错误，它在于:

df__["prob"] = " ".join(res[k])

您不断重新分配df__["prob"] =1值，这是最新的"".join(res[l])因此，最后整列只是最后一个值。要纠正此问题，您可以更改为:

prob = []
for i in range(len(df__["labels"])):
    k =  df__.iloc[i]["labels"]
    prob.append(" ".join(res[k]))
df__['prob'] = prob

您也可以使用 map 和 lambda，这样可以获得相同的结果，这比您的尝试更有效:

import pandas as pd

df__ = pd.DataFrame({'memberid': ['a1','a2','a3'],
                   'labels':[0,1,2]})
res = [["a", "b", "b"], ["d", "e"], ["f", "g"]]
# you can map the values from '__labels' and feed to 'prob' with lambda
df__['prob'] = map(lambda x: ' '.join(res[x]), df__['labels'])

df__
   labels memberid   prob
0       0       a1  a b b
1       1       a2    d e
2       2       a3    f g