通过使用另一列中的值在字典中查找值，将新列添加到 Pandas DataFrame答案

【问题标题】：Add a new column to a Pandas DataFrame by using values in another column to lookup values in a dictionary通过使用另一列中的值在字典中查找值，将新列添加到 Pandas DataFrame
【发布时间】：2015-09-15 06:55:40
【问题描述】：

如何向 Pandas DataFrame 添加一列，方法是将现有列乘以外部字典中的一个因子，该字典使用同一 DataFrame 中第二列的值作为键查找？

我有一个 pd.DataFrame 数据框 df 大致的形式

    code    blah...     year    nominal
0   T.rrr   blah...     2012-13     2.08
1   J.rrr   blah...     2008-09     1.09
2   1320    blah...     2008-09     1.38
3   1310    blah...     2010-11     1.20
4   1130    blah...     2010-11     1.22

我也有这些factors 作为字典：

factors = {'2008-09': 1.11075, '2010-11': 1.02947, '2012-13': 1.}

我想通过将每个标称值乘以适当的因子来添加一列，我想使用数据框 df 中的第二列 df['year'] 作为键在外部 factors 字典中查找该值

df['real'] = df['nominal'] * factors[df['year']]

或

df['real'] = df.nominal * factors[df.year]

但这两者都会产生错误。我也尝试过

def nominal_to_real(df, nom_col='nominal', year_col='year', factors=factors):
    return df[nom_col] * factors[df[year_col]]

df['real] = df.apply(nominal_to_real, axis=1)

产生以下错误

/Users/.../anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/main.py:5： SettingWithCopyWarning：试图在一个副本上设置一个值从 DataFrame 切片。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = 取而代之的价值

请参阅文档中的注意事项： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

我做错了什么？当然这应该很简单......

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python numpy pandas ipython

【解决方案1】：

使用Series的map方法查字典：

df['nominal'] * df['year'].map(factors)

【讨论】：

谢谢@brenbarn！您不会碰巧也知道如何将其存储到df['real'] 而不会出现该错误？我是否需要创建一个单独的系列，然后使用concat 将其添加到数据框中，或者有没有办法用一行来完成这一切？ df['real'] = df['nominal'] * df['year'].map(factors) 仍然错误。非常感谢。
@amosoma：df 是什么？它是其他 DataFrame 的一部分吗？
是的，它是另一个 DataFrame 的一部分，仅包含特定单位中带有“名义”的行。 Tks
是的 @brenbarn，它是另一个 DataFrame 的一部分，仅包含特定单位中带有 nominal 的行。（如果您多次收到此回复，我们深表歉意。）Tks
@amosoma：好的，所以警告就是因为这个。您如何尝试设置它并不重要。如果您尝试在该切片上设置值，您将收到该警告。正如我猜你发现的那样，你可以通过在一条巨大的线上完成整个切片和分配来解决它。但是，请注意，您看到的“错误”实际上是一个警告；尽管有警告，但作业通常会正常工作。

【解决方案2】：

经过一番困惑，我可以确认这就是你如何用一行来做的。这里的数据包含一列额外的单位；我正在过滤掉我不想使用的“比率”记录。关键是使用.loc方法described here和.map

df.loc[df.loc[:,'unit']!='Ratio','real'] = df.loc[df.loc[:,'unit']!='Ratio','nominal'] * df.loc[df.loc[:,'unit']!='Ratio','year'].map(factors)

【讨论】：