Python Pandas - создайте новый столбец df на основе критериев соответствия

Я пытаюсь создать новый столбец в моем фрейме данных pandas (df). Значение для каждой строки в этом столбце (назовем его column_new) должно смотреть на ссылочный столбец (column_ref), который уже существует во фрейме данных. Я использовал уникальные значения в column_ref и назначил их как ключи в словаре, d:

d = {'column_ref_value1': 'a',
     'column_ref_value2': 'b', 
     'column_ref_value3': 'c',}

Значения в dict (d) - это значения, которые я хочу присвоить column_new в моем фрейме данных. Вот что я безуспешно пытался:

for i in df['column_ref']:
    for k, v in d.items(): 
        if k == i:
            df['column_new'] = v

Когда я вызываю свой df, я вижу, что column_new заполнен значением 'c' в каждой строке, и я не уверен, почему. Я предполагаю, что моя проблема связана с неправильным повторением фрейма или серии данных pandas.

Заранее спасибо!

df['column_new'] = df['column_ref'].map(d) делает то, что вы хотите?

thesilkworm 03.05.2018 17:46

О боже, да! Это было так просто. Спасибо! Я собираюсь прочитать много книг о .map () прямо сейчас. Какие еще функции, которые необходимо знать, вы бы поставили так же, как .map ()?

Andy 03.05.2018 17:49
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
2
45
1

Ответы 1

Вы можете использовать заменять():

df['column_new'] = df.replace({'column_ref': d})

Другие вопросы по теме