如何根据字典中的键值逐行向熊猫数据框添加值？答案

【问题标题】：How to add value to a pandas dataframe column by row depending a key value in a dictionary?如何根据字典中的键值逐行向熊猫数据框添加值？
【发布时间】：2020-06-23 23:24:33
【问题描述】：

我有一本字典，其中状态的值为 c

stateC =    {
  "Washington" : 3,
  "New York" :  5,
  "Houston":  11,
}

和一个数据框：

State       b    
Washington  09   
New York    100    
Houston     55

我想根据column c 中字典的键值以及在b/c 中具有值的column d 整合该列

State       b    c   d
Washington  09   3   3
New York    100  5   20  
Houston     55   11  5

如何在熊猫中做到这一点？

【问题讨论】：

到底是什么问题？你有没有尝试过，做过任何研究？ Stack Overflow 不是免费的代码编写服务。请参阅：How to Ask、help center、meta.stackoverflow.com/questions/261592/…。
这能回答你的问题吗？ pandas - add new column to dataframe from dictionary
问题的第一部分与上面的完全一样，第二部分是微不足道的。

标签： python pandas

【解决方案1】：

df['c'] = df['State'].map(stateC)
df['d'] = df['b']/df['c']

您可以创建一个与 State 列相同的新列，然后映射该字典。 d 列很容易解释。

【讨论】：

使用地图非常简单。谢谢

【解决方案2】：

试试：

df['c']=df['State'].map(stateC)
df['d']=df['b'].astype(int).div(df['c'])

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个代码：

df['c'] = df['State'].apply(lambda x: stateC[x]) 
df['d'] = df[['b','c']].apply(lambda x: x[0]//x[1], axis=1)
df

【讨论】：