使用 python 字典中的值的新熊猫数据框列

【问题标题】：New pandas dataframe column using values from python dictionary使用 python 字典中的值的新熊猫数据框列
【发布时间】：2014-11-27 00:17:47
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，例如：

colA      colB 
code1      num
code2      num
code3      num
code4      num
code5      num

我还有一个python字典，例如：

py_dict = {'code1': [val1, val2, val3, val4, val5], 'code2': [val1, val2, val3, val4, val5], 'code3': [val1, val2, val3, val4, val5], 'code4': [val1, val2, val3, val4, val5], 'code5': [val1, val2, val3, val4, val5]}

我想做的是在 pandas 数据框中创建一个新列，称为 colC，它使用 colA 中的键来匹配 py_dict 中的相应键/列表，并返回第三个列表值 val3。我已经尝试过 dataframe.from_dict() 和 dataframe.update() 但不确定如何正确索引字典。

【问题讨论】：

标签： python dictionary pandas indexing dataframe

【解决方案1】：

首先从每个列表中创建一个只包含你想要的值的新字典：

new_dict = {k: v[2] for k, v in py_dict.iteritems()}

那么你可以使用Series.map

df['new_col'] = df.colA.map(new_dict)

【讨论】：

在这个例子中对返回 v[2] 的字符串值有什么建议吗？
@user2920457：你什么意思？这个问题没有说明val2 是什么类型。如果它已经是一个字符串，则无需执行任何操作。如果要将v[2] 转换为字符串，请在new_dict 理解中执行str(v[2])。
你是对的。错误是为 map() 使用了错误的 df 列名，我的错。