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[已解决]关于取字典第二个值匹配的问题,求帮忙,谢谢

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发表于 2023-4-23 20:30:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

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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
2023-4-23 20:31:59
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:

  1. import pandas as pd

  2. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

  3. # 创建字典
  4. my_dict = {1: ['one', 'first'], 2: ['two', 'second']}

  5. # 使用 apply 和 lambda 函数取出字典中的第二个元素
  6. df['C'] = df['A'].apply(lambda x: my_dict[x][1])

  7. print(df['C'])
复制代码


输出结果为:

  1. 0     first
  2. 1    second
  3. 2     first
  4. 3    second
  5. Name: C, dtype: object
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发表于 2023-4-23 20:31:59 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
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:

  1. import pandas as pd

  2. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

  3. # 创建字典
  4. my_dict = {1: ['one', 'first'], 2: ['two', 'second']}

  5. # 使用 apply 和 lambda 函数取出字典中的第二个元素
  6. df['C'] = df['A'].apply(lambda x: my_dict[x][1])

  7. print(df['C'])
复制代码


输出结果为:

  1. 0     first
  2. 1    second
  3. 2     first
  4. 3    second
  5. Name: C, dtype: object
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发表于 2023-4-23 20:33:22 | 显示全部楼层
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:

  1. import pandas as pd

  2. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2],
  3.                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

  4. my_dict = {1: ['one', 'first'],
  5.            2: ['two', 'second']}

  6. # 提取字典的第二个值
  7. my_dict_second_values = {key: value[1] for key, value in my_dict.items()}

  8. # 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
  9. df['C'] = df['A'].map(my_dict_second_values)

  10. print(df)
复制代码


输出结果:

  1.    A  B       C
  2. 0  1  a   first
  3. 1  2  b  second
  4. 2  1  c   first
  5. 3  2  d  second
复制代码


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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