Python 熊猫：映射并返回 Nan

Question

我有两个数据框，第一个是：id code1   22   33   34   1第二个是：id code  name1    1   Mary2    2   Ben3    3   John我想映射数据框 1，使其看起来像：id code  name1   2    Ben2   3    John3   3    John4   1    Mary我尝试使用此代码：mapping = dict(df2[['code','name']].values)df1['name'] = df1['code'].map(mapping)我的映射是正确的，但是映射值都是NAN：mapping = {1:"Mary", 2:"Ben", 3:"John"}id code  name1   2    NaN2   3    NaN3   3    NaN4   1    NaN谁能知道为什么要解决？

Answer 1

问题是列中的值类型不同，code因此有必要将astype两者中的相同类型转换为整数或字符串：

print (df1['code'].dtype)

object

print (df2['code'].dtype)

int64

print (type(df1.loc[0, 'code']))

<class 'str'>

print (type(df2.loc[0, 'code']))

<class 'numpy.int64'>

mapping = dict(df2[['code','name']].values)

#same dtypes - integers

df1['name'] = df1['code'].astype(int).map(mapping)

#same dtypes - object (obviously strings)

df2['code'] = df2['code'].astype(str)

mapping = dict(df2[['code','name']].values)

df1['name'] = df1['code'].map(mapping)

print (df1)

   id code  name

0   1    2   Ben

1   2    3  John

2   3    3  John

3   4    1  Mary

Answer 2

另一种方法是使用 dataframe.merge

df.merge(df2.drop(['id'],1), how='left', on=['code'])

输出：

    id  code   name

0   1   2      Ben

1   2   3      John

2   3   3      John

3   4   1      Mery