Python Pandas：如何在包含键列表的列上使用字典来创建另一列值列表

Question

假设我有一个 Pandas 数据框，其中一列是键列表。如何创建具有与这些键对应的值的另一列？以下是声明的数据框和字典的最小示例ex = pd.DataFrame( {'a': [1,2,3], 'b': [[1,2,3], [3, 2, 1], [2, 1, 3]]  }) ex.head()    a    b0   1   [1, 2, 3]1   2   [3, 2, 1]2   3   [2, 1, 3]din = {1: 'A', 2:'B', 3:'C'}如何创建另一列，该列使用字典映射 b 列中每个列表中的每个值？例如，我想做这样的事情：    a    b           c0   1   [1, 2, 3] [A, B, C] 1   2   [3, 2, 1] [C, B, A] 2   3   [2, 1, 3] [B, A, C] 通常，要在列不是列表的情况下执行此类操作，请使用 map 函数，如下所示ex['c'] = ex['b'].map(din)但是，由于 b 列是一个列表而不是键本身，因此我收到此错误TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-44-d5b753372a81> in <module>()----> 1 ex['c'] = ex['b'].map(din)/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/series.py in map(self, arg, na_action)   2348         if isinstance(arg, Series):   2349             # arg is a Series-> 2350             indexer = arg.index.get_indexer(values)   2351             new_values = algorithms.take_1d(arg._values, indexer)   2352         else:/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_indexer(self, target, method, limit, tolerance)   2682             target = target.astype(object)   2683             return this.get_indexer(target, method=method, limit=limit,-> 2684                                     tolerance=tolerance)   2685    2686         if not self.is_unique:/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_indexer(self, target, method, limit, tolerance)   2700                                  'backfill or nearest reindexing')   2701 -> 2702             indexer = self._engine.get_indexer(target._values)   2703    2704         return _ensure_platform_int(indexer)pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_indexer()pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.lookup()TypeError: unhashable type: 'list'

Answer 1

更多熊猫方式：

ex['c']=ex['b'].apply(lambda x: pd.Series(x).map(din).tolist())

print(ex)

输出：

   a          b          c

0  1  [1, 2, 3]  [A, B, C]

1  2  [3, 2, 1]  [C, B, A]

2  3  [2, 1, 3]  [B, A, C]

您的代码不起作用，因为您一次将其分配给整个列，而不是每个值，因此您可以使用apply它

或者：

ex['c']=list(map(lambda i: list(map(din.get,i)),ex['b']))

或者正如@jezrael 提到的：

ex['c']=list(map(lambda i: [din.get(a) for a in i],ex['b']))

Answer 2

由于列中的每个值都是一个列表，因此不能map直接使用。您需要像这样映射列表中的每个值：

ex['c']=ex['b'].apply(lambda x: [din.get(v) for v in x])

    a   b           c

0   1   [1, 2, 3]   [A, B, C]

1   2   [3, 2, 1]   [C, B, A]

2   3   [2, 1, 3]   [B, A, C]

或者根据以下建议Zero：

ex['c'] = ex['b'].apply(lambda L: list(map(din.get, L)))

或者根据以下建议jezrael：

ex['c'] = [list(map(din.get, x)) for x in ex['b']]