从字典添加具有映射值的新pandas列[重复] - python

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Remap values in pandas column with a dict
                                
                                    （9个答案）
                                
                        
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我正在尝试做一些在熊猫中应该非常简单的事情，但是似乎没什么。我正在尝试向现有的熊猫数据框添加一列，该数据框是基于另一个（现有）列的映射值。这是一个小测试用例：

import pandas as pd
equiv = {7001:1, 8001:2, 9001:3}
df = pd.DataFrame( {"A": [7001, 8001, 9001]} )
df["B"] = equiv(df["A"])
print(df)

我希望能得到以下结果：

      A   B
0  7001   1
1  8001   2
2  9001   3

相反，我收到一条错误消息，告诉我equiv不是可调用函数。公平地说，它是一个字典，但是即使将其包装在一个函数中，我仍然会感到沮丧。因此，我尝试使用似乎可以与其他操作配合使用的map函数，但也由于使用字典而失败：

df["B"] = df["A"].map(lambda x:equiv[x])

在这种情况下，我只会得到KeyError：8001。我已经阅读了文档和以前的文章，但是还没有发现任何建议如何将字典与pandas数据框混合使用的信息。任何建议将不胜感激。

python参考方案

正确的方法是df["B"] = df["A"].map(equiv)。

In [55]:

import pandas as pd
equiv = {7001:1, 8001:2, 9001:3}
df = pd.DataFrame( {"A": [7001, 8001, 9001]} )
df["B"] = df["A"].map(equiv)
print(df)
      A  B
0  7001  1
1  8001  2
2  9001  3

[3 rows x 2 columns]

考虑以下示例，它将处理密钥不存在的情况：

In [56]:

import pandas as pd
equiv = {7001:1, 8001:2, 9001:3}
df = pd.DataFrame( {"A": [7001, 8001, 9001, 10000]} )
df["B"] = df["A"].map(equiv)
print(df)
       A   B
0   7001   1
1   8001   2
2   9001   3
3  10000 NaN

[4 rows x 2 columns]

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