pandas - 从字典中向数据框添加新列[重复]答案

【问题标题】：pandas - add new column to dataframe from dictionary [duplicate]pandas - 从字典中向数据框添加新列[重复]
【发布时间】：2015-06-29 22:58:19
【问题描述】：

我想向这样的数据框添加“D”列：

U,L
111,en
112,en
112,es
113,es
113,ja
113,zh
114,es

基于以下词典：

d = {112: 'en', 113: 'es', 114: 'es', 111: 'en'}

因此生成的数据框显示为：

U,L,D
111,en,en
112,en,en
112,es,en
113,es,es
113,ja,es
113,zh,es
114,es,es

到目前为止，我尝试了pd.join() 方法，但我无法弄清楚它如何与字典一起使用。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

调用map 并传递字典，这将执行查找并返回该键的关联值：

In [248]:

d = {112: 'en', 113: 'es', 114: 'es', 111: 'en'}
df['D'] = df['U'].map(d)
df
Out[248]:
     U   L   D
0  111  en  en
1  112  en  en
2  112  es  en
3  113  es  es
4  113  ja  es
5  113  zh  es
6  114  es  es

【讨论】：

正是我需要做的。谢谢你，好心的先生！

【解决方案2】：

当我尝试使用 index.map() 时，EdChum 的解决方案出现 TypeError: 'dict' object is not callable 错误...而且我还没有找到将索引作为 Series 的方法。

所以我找到了另一个解决这个问题的方法，首先从 dict 对象创建一个 Series 对象。

new_d = pd.Series(d)

然后使用您喜欢的列执行 pd.join。这可能会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个更简单的方法，也应该很好用：

df["D"] = pd.Series(d)

注意：dict 键需要在 DataFrame 索引中。

【讨论】：