关于取字典第二个值匹配的问题，求帮忙，谢谢
df = pd.DataFrame({'A': ,'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 创建字典
my_dict = {1: ['one', 'first'],
2: ['two', 'second']}
要运用字典创建一个新列，运用到A列，需要取字典的第二个值，要怎么操作，求帮忙，谢谢
0 first
1 second
2 first
3 second 本帖最后由 歌者文明清理员 于 2023-4-23 20:33 编辑
要运用字典创建一个新列，需要先将 A 列中的每个数值作为字典的键，然后取出对应的值中的第二个元素。可以使用 apply 和 lambda 函数来实现：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': , 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
# 创建字典
my_dict = {1: ['one', 'first'], 2: ['two', 'second']}
# 使用 apply 和 lambda 函数取出字典中的第二个元素
df['C'] = df['A'].apply(lambda x: my_dict)
print(df['C'])
输出结果为：
0 first
1 second
2 first
3 second
Name: C, dtype: object 您可以使用Pandas的`map`函数将A列的值映射到字典的第二个值，然后将结果赋给新列。以下是具体操作：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ,
'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
my_dict = {1: ['one', 'first'],
2: ['two', 'second']}
# 提取字典的第二个值
my_dict_second_values = {key: value for key, value in my_dict.items()}
# 使用map函数将A列映射到字典的第二个值，并将结果赋给新列C
df['C'] = df['A'].map(my_dict_second_values)
print(df)
输出结果：
AB C
01a first
12bsecond
21c first
32dsecond
这样，您就成功地将A列的值映射到字典的第二个值，并将结果存储在新列C中。
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