当元组是字典的值时仅检索元组的一个元素

Question

我正在尝试将我的 df 列映射到字典，其中字典包含元组作为值。我希望能够只返回输出列中元组的第一个值。有没有办法做到这一点？

情况：

d = {'key1': (1, 2, 3)}
df['lookup_column'] = 'key1'
df['return_column'] = df['lookup_column'].map(d)

输出：

df['return_column'] = (1, 2, 3)

添加这个会返回错误：

df['return_column'] = df['return_column'][0]

运行它也会返回错误：

df['return_column'] = df['lookup_column'].map(d[0])

期望的结果：

df['return_column'] = 1

谢谢！

Answer 1

将str 用作Iterable 的第一个元素，此处为tuple - 如果不匹配则返回NaN：

df['return_column'] = df['return_column'].str[0]

大家一起：

df = pd.DataFrame({'lookup_column':['key1','key2']})

d = {'key1': (1, 2, 3)}
df['return_column1'] = df['lookup_column'].map(d)
df['return_column2'] = df['lookup_column'].map(d).str[0]

如果不匹配，则使用dict.get 作为默认值的第二种选择，这里是输出元组，因此可以使用元组(np.nan,)：

df['return_column4'] = df['lookup_column'].map(lambda x: d.get(x, (np.nan,)))
df['return_column5'] = df['lookup_column'].map(lambda x: d.get(x, (np.nan,))[0])
print (df)
  lookup_column return_column1  return_column2 return_column4  return_column5
0          key1      (1, 2, 3)             1.0      (1, 2, 3)             1.0
1          key2            NaN             NaN         (nan,)             NaN