Pandas 基于字典重新映射或替换，但字典值对在列表中答案

【问题标题】：Pandas remap or replace based on dictionary, but dictionary value pairs are in a listPandas 基于字典重新映射或替换，但字典值对在列表中
【发布时间】：2021-10-14 12:31:58
【问题描述】：

我正在尝试根据字典中的值对映射或替换 Pandas 数据框中的值。值对在一个列表中，我想将这些项目拆分为它们自己的列。值对列表中始终只有两项。

独立示例

mydf = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3, 4], "cat": ["text1", "text3", "text1", "text4"]})

mydict = {
    "text1": ["a15", "b3"],
    "text2": ["a6", "b1"],
    "text3": ["a3", "b3"],
    "text4": ["a1", "b12"],
}

display(mydf)

想要的结果

努力

基于a similar question here，我尝试了以下方法：

new_map = {str(x): str(k) for k, v in mydict.items() for x in v}
mydf['left'] = mydf['cat']
mydf['left'].map(new_map)

这不起作用，它会返回：

我还尝试了以下方法 (based on this)：

new_map = {str(x): str(k) for k, v in mydict.items() for x in v}
mydf['left'] = mydf.index.map(lambda x: new_map[x])

导致错误KeyError: 0

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

从映射中创建一个单独的数据框，并通过连接或 concat 连接回原始数据框：

    mapped = (mydf.cat
                  .map(mydict)
                  .apply(pd.Series)
                  .set_axis(['left', 'right'], axis='columns'))
    
      left right
    0  a15    b3
    1   a3    b3
    2  a15    b3
    3   a1   b12

加入主df

 mydf.join(mapped)

   x    cat left right
0  1  text1  a15    b3
1  2  text3   a3    b3
2  3  text1  a15    b3
3  4  text4   a1   b12

您可以使用@HenryEcker 的此解决方案跳过上面的详细选项：

mydf[['left', 'right']] = mydf.cat.map(mydict).apply(pd.Series)

【讨论】：

好像mydf[['left', 'right']] = mydf.cat.map(mydict).apply(pd.Series)也可以在这里工作。

【解决方案2】：

我们可以使用pd.DataFrame.from_dict 将mydict 直接转换为DataFrame，然后将join 转换为mydf：

mydf = mydf.join(
    pd.DataFrame.from_dict(mydict, orient='index', columns=['left', 'right']),
    on='cat'
)

mydf:

   x    cat left right
0  1  text1  a15    b3
1  2  text3   a3    b3
2  3  text1  a15    b3
3  4  text4   a1   b12

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用merge。利用将mydict 转换为数据框不需要太多的事实：

mydf.merge(pd.DataFrame(mydict,
                        index=['left', 'right']).T,
           left_on='cat',
           right_index=True,
           how='left', sort=False
          )

输出：

   x    cat left right
0  1  text1  a15    b3
1  2  text3   a3    b3
2  3  text1  a15    b3
3  4  text4   a1   b12

【讨论】：

【解决方案4】：

这可以通过合并来完成。

将字典转换为列表
通过猫键合并

mylist = [[key,mydict[key][0],mydict[key][1]] for key in mydict]
df2 = pd.DataFrame(mylist,columns=['cat','left','right'])
df2

df = pd.merge(mydf,df2,on='cat',how='left')

    x   cat     left    right
0   1   text1   a15     b3
1   2   text3   a3      b3
2   3   text1   a15     b3
3   4   text4   a1      b12

【讨论】：