Pandas - 查找键并将字典映射到列

【问题标题】：Pandas - look up key and map dictionary to a columnPandas - 查找键并将字典映射到列
【发布时间】：2023-02-21 10:30:54
【问题描述】：

我正在尝试将 .map 字典转换为 pandas DataFrame。 pandas DataFrame 中的一列是 dict 中的键。这是一个可重现的例子，

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'id': [0, 1, 2],
                   'nm': ['pn1','pn2','pn3],
                   'v': [np.nan, 25, 0],
                   'd': [{'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}]
                 })

dtd = { 
       'pn1':{'s':100,'v':20, sv:{['sv1': 500]}},
       'pn2':{'s':150,'v':30, sv:{['sv1': 400]}}
      }

我想查看 key 并从嵌套字典中解析值 sv1 并将其分配给 pandas 系列 df.v。

系列看起来像这样：

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

我对您的代码进行了一些更改以使其可执行。试试这个，看看它是否有效：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
   'id': [0, 1, 2],
   'nm': ['pn1','pn2','pn3'],
   'v': [np.nan, 25, 0],
   'd': [{'k1':'v1'},{'k2':'v2'},{'k3':'v3'}]
})

dtd = { 
   'pn1':{'s':100,'v':20, 'sv':{'sv1': 500}},
   'pn2':{'s':150,'v':30, 'sv':{'sv1': 400}}
  }

df['v'] = (
    df['nm']
    .apply(lambda x: dtd[x]['sv']['sv1'] if x in dtd else np.nan)
    .combine_first(df['v'])
)

输出：

   id   nm      v             d
0   0  pn1  500.0  {'k1': 'v1'}
1   1  pn2  400.0  {'k2': 'v2'}
2   2  pn3    0.0  {'k3': 'v3'}

我使用“nm”列作为查找“dtd”中值的键。如果没有值，那么我将保留 v 中的现有值。

【讨论】：