如何映射到 pandas 字典中的多个值

Question

我有以下内容pandas df：NameJackAlexJackieSusan我还有以下命令：d = {'Jack':['Male','22'],'Alex':['Male','26'],'Jackie':['Female','28'],'Susan':['Female','30']}Gender我想为和添加两列，Age以便我的df回报：Name      Gender    AgeJack      Male       22Alex      Male       26Jackie    Female     28Susan     Female     30我努力了：df['Gender'] = df.Name.map(d[0])df['Age'] = df.Name.map(d[1])但没有这样的运气。任何想法或帮助将不胜感激！谢谢！

Answer 1

df['Gender'] = df.Name.map(lambda x: d[x][0])
df['Age'] = df.Name.map(lambda x: d[x][1])

Answer 2

使用pd.DataFrame构造函数 withSeries.map并使用pd.concatconcat with df：

In [2696]: df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.Name.map(d).tolist(), columns=['Gender', 'Age'])], axis=1)

In [2695]: df

Out[2696]: 

     Name  Gender Age

0    Jack    Male  22

1    Alex    Male  26

2  Jackie  Female  28

3   Susan  Female  30

Answer 3

取出字典中的所有值

d = {'Jack':['Male','22'],'Alex':['Male','26'],'Jackie':['Female','28'],'Susan':['Female','30']}

value_list = list(d.values())

df = pd.DataFrame(value_list, columns =['Gender', 'Age'])

print(df)  

Answer 4

如果字典中没有匹配项，解决方案也能正常工作，例如：

d = {'Alex':['Male','26'],'Jackie':['Female','28'],'Susan':['Female','30']}

print (df)

     Name  Gender  Age

0    Alex    Male   26

1    Jack     NaN  NaN

2  Jackie  Female   28

3   Susan  Female   30

DataFrame.from_dict从字典中使用并添加到列Nameby DataFrame.join，优点是输入数据中的更多列都以相同的方式工作：

df = df.join(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index', columns=['Gender','Age']), on='Name')

print (df)

     Name  Gender Age

0    Jack    Male  22

1    Alex    Male  26

2  Jackie  Female  28

3   Susan  Female  30

如果创建 2 个字典，您的解决方案应该有效：

d1 = {k:v[0] for k,v in d.items()}

d2 = {k:v[1] for k,v in d.items()}

df['Gender'] = df.Name.map(d1)

df['Age'] = df.Name.map(d2)

print (df)

     Name  Gender Age

0    Jack    Male  22

1    Alex    Male  26

2  Jackie  Female  28

3   Susan  Female  30