如何将县名转换为 fips 代码？（将县名映射到他们的 fips）答案

【问题标题】：How do I convert county names to fips codes? (map county names to their fips)如何将县名转换为 fips 代码？（将县名映射到他们的 fips）
【发布时间】：2019-02-23 01:58:49
【问题描述】：

我有一张表，其中一列是县名，另一列是各种属性。

我想将这列县名转换为 fips 代码。

我有一个显示每个县的 fips 代码的中间表。

这是我拥有的数据（初始数据和中间数据）和我想要的数据（最终数据）的示例。

initial_df = {
    'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 
    'values': [508, 364, 26, 870]
}
intermediate_df = {
    'county': ['REAGAN', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 
    'fips': [48383, 47069, 48461]
}
final_df = {
    'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 
    'fips': [48383, 48461, 47069, 48461], 
    'values': [508, 364, 26, 870]
}

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe mapping

【解决方案1】：

这是一种方法：

initial_df = pd.DataFrame(initial_df)

final_df = initial_df.assign(fips = initial_df['county'].map(dict(zip(*intermediate_df.values()))))

或者：

initial_df = pd.DataFrame(initial_df)

final_df = initial_df.assign(fips = initial_df['county'].map(pd.DataFrame(intermediate_df).set_index('county')['fips']))

两者都导致：

>>> final_df
     county  values   fips
0    REAGAN     508  48383
1     UPTON     364  48461
2  HARDEMAN      26  47069
3     UPTON     870  48461

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用“合并”。

import pandas as pd
initial_df = {'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 'values': [508, 
364, 26, 870]}
intermediate_df = {'county': ['REAGAN', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 'fips': [48383, 47069, 
48461]}
final_df = {'county': ['REAGAN', 'UPTON', 'HARDEMAN', 'UPTON'], 'fips': [48383, 
48461, 47069, 48461], 'values': [508, 364, 26, 870]}
df1=pd.DataFrame(initial_df)
df2=pd.DataFrame(intermediate_df)
df3=df1.merge(df2)
print(df3)

输出就是你的 final_df。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以从intermediate_df 获取字典并将其转换为以县名称为键的字典，并以fips 作为值。然后将其用于mapcountyinitial_df 中的字段。

mapping = {k: v for k, v in zip(*intermediate_df.values())}

df_final = pd.DataFrame(initial_df)
df_final['fips'] = df_final['county'].map(mapping)
>>> df_final
     county  values   fips
0    REAGAN     508  48383
1     UPTON     364  48461
2  HARDEMAN      26  47069
3     UPTON     870  48461

【讨论】：