Python pandas：如果 A 列值出现多次，则分配 B 列的第一个值

Question

我正在尝试将B 列的值i动态替换为一致的值，条件是A 列中j的值计数。我正在尝试使用字典来映射值，但它不起作用。color = ['black','mauve','teal','green','teal','black']code = ['E45', 'M46', 'Y76', 'G44', 'T76','B43']df = pd.DataFrame({'color': color, 'code': code})# Dedupe a copydf_copy = dfdf_copy = df_copy.drop_duplicates(subset='color', keep='first')# Create a dictionarydummy_dict = df_copy[['color','code']].to_dict('list')# {'color': ['black', 'mauve', 'teal', 'green', 'teal', 'black'], 'code': ['E45', 'M46', 'Y76', 'G44', 'T76', 'B43']}### Not workingdf["new_code"] = df.code.replace(dummy_dict)### Output (wrong):# color   code   new_code# black    E45   E45# mauve    M46   M46# teal     Y76   Y76# green    G44   G44# teal     T76   T76# black    B43   B43### Desired output:# color   code   new_code# black    E45   E45# mauve    M46   M46# teal     Y76   Y76# green    G44   G44# teal     T76   Y76# black    B43   E45我哪里错了？就好像 Python 甚至没有访问我的字典来映射值。

Answer 1

它是transform和first

df['new_code'] = df.groupby('color').code.transform('first')

Out[21]:

   color code new_code

0  black  E45      E45

1  mauve  M46      M46

2   teal  Y76      Y76

3  green  G44      G44

4   teal  T76      Y76

5  black  B43      E45