如何在 Python 中添加包含字典值的列

Question

我正在尝试添加一个包含字典值的列。向您展示虚拟数据将很容易。df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,2,5], 'grade':[5,2,2,1,3]}) dictionary = {'1':[5,8,6,3], '2':[1,2], '5':[8,6,2]}请注意，并非每个 id 都在字典中，而值是列表。我想在 df 中找到与字典中的键匹配的行，并将列表添加到一列中。所以所需的输出将如下所示：output = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,2,5], 'grade':[5,2,2,1,3], 'new_column':[[5,8,6,3],[1,2],[],[1,2],[8,6,2]]})

Answer 1

这是你想要的吗？

df = df.set_index('id')

dictionary = {1:[5,8,6,3], 2:[1,2], 5:[8,6,2]}    

df['new_column'] = pd.Series(dictionary)

注意：字典的键需要与数据框的索引具有相同的类型（int）。

>>> print(df)

    gender    new_column

id                      

1        0  [5, 8, 6, 3]

2        0        [1, 2]

3        1           NaN

4        1           NaN

5        1     [8, 6, 2]

更新：

如果列包含重复项，则更好的解决方案'id'（请参阅下面的评论）：

df['new_column'] = df['id'].map(dictionary)

Answer 2

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5], 'gender':[0,0,1,1,1]})

dictionary = {'1':[5,8,6,3], '2':[1,2], '5':[8,6,2]}

然后只需创建一个包含您想要的值的列表并将它们添加到您的数据框中

newValues = [ dictionary.get(str(val),[]) for val in df['id'].values]

df['new_column'] = newValues

>>> print(df)

    gender    new_column

id                      

1        0  [5, 8, 6, 3]

2        0        [1, 2]

3        1            []

4        1            []

5        1     [8, 6, 2]

Answer 3

[]您可以使用默认具有值的特殊字典来构造您的列。

from collections import defaultdict

default_dictionary = defaultdict(list)

id = [1,2,3,4,5]

dictionary = {'1':[5,8,6,3], '2':[1,2], '5':[8,6,2]}

for n in dictionary:

    default_dictionary[n] = dictionary[n]

new_column = [default_dictionary[str(n)] for n in id]

new_column 是[[5, 8, 6, 3], [1, 2], [], [], [8, 6, 2]]现在，你可以把它传递给你的最后一个论点pd.DataFrame(...)