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我有一个 df:
MSG_TYPE MSG_TYPE_1
0 MT740 MT747
1 MT747 MT742
2 MT742 MT799
4 MT740 MT742
5 MT742 MT742
我有一个字典为 d:
[{'MSG_TYPE': 'MT740', 'MSG_TYPE_1': 'MT747', 'RELATIONSHIP': 'AMENDMENT_TO_AUTHORISISATION'}, {'MSG_TYPE': 'MT740', 'MSG_TYPE_1': 'MT742', 'RELATIONSHIP': 'REIMBURSEMENT_CLAIM_FOR'}, {'MSG_TYPE': 'MT740', 'MSG_TYPE_1': 'MT799', 'RELATIONSHIP': 'ADDITIONAL_INFORMATION'}, {'MSG_TYPE': 'MT742', 'MSG_TYPE_1': 'MT799', 'RELATIONSHIP': 'ADDITIONAL_INFORMATION'}, {'MSG_TYPE': 'MT742', 'MSG_TYPE_1': 'MT742', 'RELATIONSHIP': 'REIMBURSEMENT_CLAIM_FOR'}, {'MSG_TYPE': 'MT742', 'MSG_TYPE_1': 'MT740', 'RELATIONSHIP': 'REIMBURSEMENT_CLAIM_FOR'}, {'MSG_TYPE': 'MT742', 'MSG_TYPE_1': 'MT747', 'RELATIONSHIP': 'AMENDMENT_TO_AUTHORISISATION'}
我想将 df 的所有 rown 的模式与 dict d 匹配,如果特定行的模式与键值对条目之一相同,并附加一个新列 df['RELATIONSHIP'] 与相同字典中匹配项的条目,如果没有匹配项,则为 NAN。
for item in df.iterrows():
for value in d:
if item[1]==value['MSG_TYPE'] & item[2]==value['MSG_TYPE_1']:
df['RELATIONSHIP']=value['RELATIONSHIP']
这给了我一个错误:
IndexError: tuple index out of range
是否有更好的 Pythonic 方法来执行此操作,因为 dict 键名与 df 列名相同。
最佳答案
试试 merge
:
df.merge(pd.DataFrame(d), on=['MSG_TYPE','MSG_TYPE_1'], how='left')
输出:
MSG_TYPE MSG_TYPE_1 RELATIONSHIP
0 MT740 MT747 AMENDMENT_TO_AUTHORISISATION
1 MT747 MT742 NaN
2 MT742 MT799 ADDITIONAL_INFORMATION
3 MT740 MT742 REIMBURSEMENT_CLAIM_FOR
4 MT742 MT742 REIMBURSEMENT_CLAIM_FOR
关于python - 使用 dict 查找 df 的两列值的模式并基于该模式添加新列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67373219/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!