使用python pandas在数据框中使用多个字典重新映射多个列值

Question

我有以下数据帧格式

 name,state,country a,1,67 b,2,52

我有以下州代码和国家代码映射字典

 state_map = { 1:'tn', 2:'kerala' } country_map = { 67: 'usa', 52: 'india'

我已经使用 data.replace({'state':state_map,'country':'country_map'}) 如果我们提供一列映射但不适用于多个映射字典，它的工作原理

Answer 1

如果给出一个 dict 来替换，则从文档中：

• 嵌套字典，例如 {'a': {'b': nan}}，读作如下：在列 'a' 中查找值 'b' 并将其替换为 nan。 您也可以嵌套正则表达式。 请注意，列名（嵌套字典中的顶级字典键）不能是正则表达式。

因此，对于您的情况，您的 dict 看起来像：

r_map = {'state':{'1':'tn', '2':'kerala'},'country':{'67':'usa', '52':'india'}}

像这样使用它：

df.replace(r_map)

Answer 2

上面的解决方案需要很多时间，因此使用下面的代码来获得更好的性能（注意 fillna 用于在找不到匹配时填充默认值）：-

df['state'].map(state_map).fillna(0)
df['country'].map(country_map).fillna(0)