在 Python 中创建一个自动填充的字典答案

【问题标题】：Creating a dictionary with automated population in Python在 Python 中创建一个自动填充的字典
【发布时间】：2023-02-21 22:39:23
【问题描述】：

我正在尝试找到一种更有效的方法来为从 python 中的 csv 导入的 100,000 多行数据集填充字典。我正在尝试填写经理 ID 和姓名，而不必写出所有姓名和号码。

这是它的样子：

    Manager 1 ID   Manager 1 Name     Manager 2 ID   Manager 2 Name     
1      123         Michael Scott        124          Snow White 
2      123                              124             
3      123         Michael Scott        124
4      321         John Doe             234          Bugs Bunny
5      321                              234
6      442                              345          Porky Pig
7      442         Daffy Duck           345                   
.
.
.
14732  734         George Lopez         763        
14733  734                              763          Steve Austin

我创建了一个这样的字典：

 dict1 = {123:'Michael Scott', 321: 'John Doe', 442:'Daffy Duck'}
 dict2 = {124:'Snow White', 234:'Bugs Bunny', 345:'Porky Pig'}

有没有一种方法可以遍历列和行，使其遍历数字以获取名称，而不必自己全部输入。让它看起来像这样：

   Manager 1 ID     Manager 1 Name     Manager 2 ID     Manager 2 Name 
1      123           Michael Scott          124           Snow White
2      123           Michael Scott          124           Snow White
3      123           Michael Scott          124           Snow White
4      321           John Doe               234           Bugs Bunny
5      321           John Doe               234           Bugs Bunny 
6      442           Daffy Duck             345           Porky Pig
7      442           Daffy Duck             345           Porky Pig
.
.
.
14732  734           George Lopez           763           Steve Austin
14733  734           George Lopez           763           Steve Austin

【问题讨论】：

标签： python dataframe dictionary

【解决方案1】：

我会按照以下方式进行，考虑以下简单示例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Man1ID":[123,123,123,321,321,442,442]})
dict1 = {123:'Michael Scott', 321: 'John Doe', 442:'Daffy Duck'}
df["Man1Name"] = df["Man1ID"].replace(dict1)
print(df)

给出输出

   Man1ID       Man1Name
0     123  Michael Scott
1     123  Michael Scott
2     123  Michael Scott
3     321       John Doe
4     321       John Doe
5     442     Daffy Duck
6     442     Daffy Duck

（在熊猫 1.5.2 中测试）

【讨论】：