如何将列名与字典键匹配并向计数器添加值答案

【问题标题】：How to match column names with dictionary keys and add value to counter如何将列名与字典键匹配并向计数器添加值
【发布时间】：2020-09-25 04:38:05
【问题描述】：

我为每个单元格创建了一个具有二进制值的数据框，其中每一行是用户，每一列是用户可以选择（或不选择）的公司，如下所示：

company1 company2 company3
1        0        0
0        0        1
0        1        1

我创建了一个字典，将每家公司分为高、中、低价值公司：

{'company1': 'high',
'company2': 'low',
'company3': 'low'}

目前有些公司在数据框中但不在字典中，但这应该会很快得到解决。我想为每个用户选择高、中或低价值公司的次数创建变量。最终应该是这样的：

company1 company2 company3 total_low total_mid total_high
1        0        0         0         0         1
0        0        1         1         0         0
0        1        1         2         0         0

我开始创建一个循环来完成此操作，但我不确定如何将列名与字典键/值匹配，或者这是否是最有效的方法（有 ~18,000 行/用户和 ~共 100 列/公司）：

total_high = []
total_mid = []
total_low = []
for row in range(df.shape[0]):
    for col in range(df.shape[1]):
        if df.iloc[row,col] == 1:
            # match column name with dict key and add value to 
            # counter

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe dictionary

【解决方案1】：

一种可能的方法：

d = {'company1': 'high',
     'company2': 'low',
     'company3': 'low'}

df.join(df.rename(columns=d)
         .groupby(level=0, axis=1).sum()
         .reindex(['low','mid','high'], axis=1, fill_value=0)
         .add_prefix('total_')
       )

输出：

   company1  company2  company3  total_low  total_mid  total_high
0         1         0         0          0          0           1
1         0         0         1          1          0           0
2         0         1         1          2          0           0

【讨论】：

'columns=d' 中的 d 应该是什么？我收到一条错误消息，提示“未定义名称 'd'”

【解决方案2】：

不像@Quang Hoang 那样短，而是另一种方式；

融化数据框

df2=pd.melt(df,  value_vars=['company1', 'company2', 'company3'])

映射字典创建另一列total

df2['total']=df2.variable.map(d)

旋转high、low 并添加中间并加入df

compa=['low','medium','high']
df.join(df2.groupby(['variable','total'])['value'].sum().unstack('total', fill_value=0).reindex(compa,axis=1, fill_value=0).add_prefix('total_').reset_index().drop(columns=['variable']))

【讨论】：