我有一個 df 國家代碼： cntr0 CN1 CH我想從字典中映射出我的全名和地區(qū)cntrmap = {"CN":["China","Asia"],"CH":["Switzerland","Europe"]}我希望有這樣的事情，但不起作用..df['name'] = df['cntr'].map(cntrmap)[0]df['region'] = df['cntr'].map(cntrmap)[1]你們有什么建議嗎？謝謝大家！
2 回答
Cats萌萌
TA貢獻(xiàn)1805條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個贊
默認(rèn)情況下，您可以通過原始 DataFrame創(chuàng)建輔助 DataFrameDataFrame.from_dict和DataFrame.join到原始 DataFrame 左連接：
df = pd.DataFrame({'cntr':['CN','CH']})
cntrmap = {"CN":["China","Asia"],"CH":["Switzerland","Europe"]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(cntrmap, orient='index', columns=['name','region'])
df = df.join(df1, on='cntr')
print (df)
cntr name region
0 CN China Asia
1 CH Switzerland Europe
如果為map以下內(nèi)容創(chuàng)建 2 個字典，您的解決方案有效：
map1 = {k:v[0] for k, v in cntrmap.items()}
map2 = {k:v[1] for k, v in cntrmap.items()}
df['name'] = df['cntr'].map(map1)
df['region'] = df['cntr'].map(map2)
慕萊塢森
TA貢獻(xiàn)1810條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個贊
可以通過以下方式實(shí)現(xiàn)相同的目標(biāo)map：
df.join(pd.DataFrame(df['cntr'].map(m).tolist(), columns=['name', 'region']))
輸出：
cntr name region
0 CN China Asia
1 CH Switzerland Europe
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