python - 将数据帧值映射到另一个数据帧

Question

我有这两个数据框

data1 = [[1,'A'],[2,'B'],[3,'C'],[4,'D'],[5,'E']]
data2 = [1,1,1,1,2,5,4,3]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns = ['one','two'])
df2 = pd.DataFrame(data2,columns = ['one'])

我想将 one 列 df2 的所有值映射到 two 列 df1。简单来说，我想使用 df1 作为字典。我想要 df2 这样的输出

   one
0    A
1    A
2    A
3    A
4    B
5    E
6    D
7    C
  

我正在做这个

df2['one']= df2['one'].apply(lambda x: df1.two[df1.one == x])

这给了我输出

   one
0    A
1    A
2    A
3    A
4  NaN
5  NaN
6  NaN
7  NaN

所有 A 都是正确的，但为什么后面都是 NaN？

Answer 1

试试这个，比使用带有 lambda 函数的 apply 更好的语法和功能:

df2['one'].map(df1.set_index('one')['two'])

输出:

0    A
1    A
2    A
3    A
4    B
5    E
6    D
7    C
Name: one, dtype: object

---

为什么你的方法不起作用......看看输出:

df2['one'].apply(lambda x: df1.two[df1.one == x])

输出:

     0    1    2    3    4
0    A  NaN  NaN  NaN  NaN
1    A  NaN  NaN  NaN  NaN
2    A  NaN  NaN  NaN  NaN
3    A  NaN  NaN  NaN  NaN
4  NaN    B  NaN  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN  NaN    E
6  NaN  NaN  NaN    D  NaN
7  NaN  NaN    C  NaN  NaN

由于 pandas 中的索引对齐，仅第一列 0. 被分配。在这里，您使用 pd.Series.apply 将 lambda 函数应用于系列的元素，并将其分配回数据帧，从而导致对齐错误问题。