如何在 Python Pandas 中搜索列元素和对应的映射？ [复制]

Question

我有一个数据框 df1，如下所示，其中包含标签列表。

                       tags
            0            label
            0         document
            0             text
            0            paper
            0           poster
                     ...    
            21600         wood
            21600      hot tub
            21600          tub
            21600      terrace
            21600      blossom

还有另一个数据框 df2 映射到 df 中存在的标记，映射到列名“name”。

                name        iab
        0   abies       Nature and Wildlife 
        1   absinthe    Food & Drink    
        2   abyssinian  Pets    
        3   accessories Style & Fashion 
        4   accessory   Style & Fashion 
          ...   ... ... ... ...

        1595 rows × 4 columns

本质上，这个想法是在 df2 中搜索与 df1 中的标签相对应的“名称”列，以找到相应的“iab”映射并输出一个包含两列的 CSV - 标签和对应的“iab”映射。

输出看起来像这样：

                        tags      iab
            0            label    <corresponding iab mapping 
                                   to 'name' found in df2>
            0         document
            0             text
            0            paper
            0           poster
                     ...    
            21600         wood
            21600      hot tub
            21600          tub
            21600      terrace
            21600      blossom

我需要帮助才能实现这一目标。提前谢谢！

注意：

我尝试的是

    df_iab[df_iab['name'].isin(df['image_CONTAINS_OBJECT'])]

但这只会将 df2 减少到与“标签”匹配的“iab”，但不会真正执行搜索和映射找到的值。

Answer 1

合并：

new_df = df1.merge(df2, how='left', left_on='tags', right_on='name')

Answer 2

另一种方法是使用.map 将iab 的详细信息从df2 转移到df1。

df1['iab']=df1.tags.map(dict(zip(df2.name,df2.iab)))

工作原理

#come up with a dictionary of name and `iab` in `df2`.

d=dict(zip(df2.name,df2.iab))

# Map the dict to df1 using the tag column

df1.tags.map(d)