从另一个 Dataframe 中分配一个数字 - Series([], Name: id, dtype: float64)答案

【问题标题】：Attribuate a number from an other Dataframe - Series([], Name: id, dtype: float64)从另一个 Dataframe 中分配一个数字 - Series([], Name: id, dtype: float64)
【发布时间】：2019-02-23 08:10:47
【问题描述】：

我有两个 pandas 数据框，第一个命名为源，其中我们有 ID 和名称（ID，用户名） source.head()

第二个名为 data_code，其中我们也只有 unsernames (0) 列和一个代码列，我将尝试在其中获取 ID。

data_code.head()

我所做的是创建一个函数，该函数将在两个 Dataframe 中查找相同的 Usenames，并从源 Dataframe 获取用户名的 ID，如果不存在，它将生成一个随机 ID。在我的解决方案中，我尝试创建一个字典，其中只有唯一值。

uniqueIDs = data_code[0].unique()
FofToID= {}

然后我将使用这个函数用Id填充字典

for i in range(len(uniqueIDs)):   
  if uniqueIDs[i] in list(source["username"]): 
    FofToID[uniqueIDs[i]]= np.float_(source[source["username"]==i]["id"])  
  else:
    FofToID[uniqueIDs[i]]= int(random.random()*10000000)

输出如下：我的问题是source Dataframe 中存在的所有值都获得值 Series([], Name: id, dtype: float64)。我试图解决这个问题，但我失败了。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe attributes

【解决方案1】：

将merge 与左连接一起使用，对于不存在的值id 使用fillna，最后由set_index 使用to_dict 创建Series：

source = pd.DataFrame({'id':[111111,222222,666666,888888], 'username':['aa','ss','dd','ff']})
data_code = pd.DataFrame({'code':[0]*4, 0:['ss','dd','rr','yy']})


FofToID = (data_code.merge(source, left_on=0, right_on='username', how='left')
               .fillna({'id': int(random.random()*10000000)})
               .set_index(0)['id']
               .to_dict()
                )
print (FofToID)
{'ss': 222222.0, 'dd': 666666.0, 'rr': 367044.0, 'yy': 367044.0}

【讨论】：

感谢@jezrael 的解决方案，它会生成一个没有用户名的具有正确值的字典，但我会修复它。
@FiliusTanit - 是的，只是用一些数据进行测试。那么你的最终代码是什么？
@FiliusTanit - 添加了一些示例数据，解决方案有所更改，请检查。
您的新解决方案为我提供了正确的 ID，但有一个像这样的常量 ID：{'pomouton': 9658462.0, 'jbwlodarczyk': 9658462.0, 'alex_barillet': 9658462.0, 'nextdoor_fr': 9658462.0, 'astridlhenry ': 9658462.0,...}\
就像你的解决方案输出 {'rr': 367044.0, 'yy': 367044.0}

【解决方案2】：

感谢@jezrael 的贡献，这是我得到的最终解决方案：

for i in range(len(uniqueIDs)): if uniqueIDs[i] in list(source["username"]): FofToID[uniqueIDs[i]]= int(source[source["username"]==uniqueIDs[i]]["id"]) else: FofToID[uniqueIDs[i]]= int(random.random()*10000000)

输出看起来像这样

【讨论】：