[已解决]关于取字典第二个值匹配的问题，求帮忙，谢谢

futui

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2],
                   '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

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

歌者文明清理员

2023-4-23 20:31:59

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': [1, 2, 1, 2], '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[x][1])

print(df['C'])

输出结果为：

0     first
1    second
2     first
3    second
Name: C, dtype: object

跳转到最佳答案楼层

歌者文明清理员

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': [1, 2, 1, 2], '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[x][1])

print(df['C'])

输出结果为：

0     first
1    second
2     first
3    second
Name: C, dtype: object

isdkz

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': [1, 2, 1, 2],
                   '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[1] 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：

   A  B       C
0  1  a   first
1  2  b  second
2  1  c   first
3  2  d  second

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。