python - 如何使用 pandas 将调查答案映射到选项号？

Question

我有一个数据框和系列，如下所示

user_response = pd.DataFrame({
'val_string': ['Correct','Mute','Test13','Test15','Unverified',np.nan,'>10 Edu'],
'num':[np.nan,np.nan,1201,1203,np.nan,np.nan,np.nan]
 })

option_numbers = pd.DataFrame({
'answer':['Correct','Incorrect','mute','cannot see','paralysed','illiterate','tired','cannot hear','NIL',
          'English','Malay','Mandarin','Hokkien','Teochew','Cantonese','Other - specify','Chinese',
          '0 Edu','1-6 Edu','7-10 Edu','>10 Edu','Unreachable','Incomplete','Unverified','Complete'],
                             'option':[1,0,0,1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6,7,8,1,2,3,4,5,0,1,2]})
option_number = option_number.set_index('answer')['option']

虽然我能够根据下面的代码成功映射匹配项目，但我丢失了不匹配项目的现有值

user_response['num'] = user_response['val_string'].map(option_numbers)

如果您运行我的代码，您会发现它丢失了 Test13、Test15 的值，因为它不存在于 option_numbers 系列中> 由于区分大小写问题，Mute 与 mute 不匹配

你能帮我解决这个问题吗？

我希望我的输出如下所示

Answer 1

首先，您需要数据框中的两列均为小写或大写

user_response['val_string'] = user_response['val_string'].str.lower()
option_numbers['answer'] = option_numbers['answer'].str.lower()

然后只需使用 fillna 填充缺失值，您必须将两个数据帧中的索引设置为正确的列才能正常工作。

user_response = user_response.set_index('val_string')
option_numbers = option_numbers.set_index('answer')
user_response['num'] = user_response['num'].fillna(option_numbers['option'])
user_response
val_string
correct          1.0
mute             0.0
test13        1201.0
test15        1203.0
unverified       1.0
NaN              NaN
>10 edu          4.0
Name: num, dtype: float64