我正在做一value_counts()列代表分類值的整數(shù)。我有一個(gè)字典，將數(shù)字映射到與類別名稱相對(duì)應(yīng)的字符串。我想找到具有相應(yīng)名稱的索引的最佳方法。由于我對(duì)我的4行解決方案不滿意。我目前的解決方案df = pd.DataFrame({"weather": [1,2,1,3]})df>>> weather0 11 22 13 3weather_correspondance_dict = {1:"sunny", 2:"rainy", 3:"cloudy"}現(xiàn)在，我如何解決問(wèn)題：df_vc = df.weather.value_counts()index = df_vc.index.map(lambda x: weather_correspondance_dict[x] )df_vc.index = indexdf_vc>>>sunny 2cloudy 1rainy 1dtype: int64問(wèn)題我對(duì)那種非常乏味的解決方案不滿意，您是否有針對(duì)這種情況的最佳實(shí)踐？
3 回答
婷婷同學(xué)_
TA貢獻(xiàn)1844條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
這是我的解決方案：
>>> weather_correspondance_dict = {1:"sunny", 2:"rainy", 3:"cloudy"}
>>> df["weather"].value_counts().rename(index=weather_correspondance_dict)
sunny 2
cloudy 1
rainy 1
Name: weather, dtype: int64
牛魔王的故事
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這是一個(gè)更簡(jiǎn)單的解決方案：
weathers = ['sunny', 'rainy', 'cloudy']
weathers_dict = dict(enumerate(weathers, 1))
df_vc = df['weather'].value_counts()
df_vc.index = df_vc.index.map(weathers_dict.get)
解釋
使用
dictwithenumerate構(gòu)造一個(gè)字典，將整數(shù)映射到天氣類型列表。dict.get與一起使用pd.Index.map。與不同pd.Series.apply，您不能直接傳遞字典，但可以傳遞可調(diào)用函數(shù)。直接更新索引，而不使用中間變量。
或者，您可以weather在使用之前將地圖應(yīng)用于pd.Series.value_counts。這樣，您無(wú)需更新結(jié)果索引。
df['weather'] = df['weather'].map(weathers_dict) df_vc = df['weather'].value_counts()
搖曳的薔薇
TA貢獻(xiàn)1793條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
分類數(shù)據(jù)
您可以將分類數(shù)據(jù)用于pd.CategoricalIndex.rename_categories：
s = df['weather'].value_counts() s.index = pd.Categorical(s.index).rename_categories(weather_correspondance_dict)
此功能在Pandas v0.21 +中可用。
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