pandas：将行值设置为与索引号对应的字母表的字母？

Question

我有一个数据帧：

   a    b   c    country
0  5    7   11   Morocco
1  5    9   9    Nigeria
2  6    2   13   Spain

我想添加一个列e ，它是与索引号对应的字母表中的字母，例如：

   a    b   c    country    e
0  5    7   11   Morocco    A
1  5    9   9    Nigeria    B
2  6    2   13   Spain      C

我怎样才能做到这一点？ 我试过了：

 df['e'] = chr(ord('a') + df.index.astype(int))

但我得到：

TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'Int64Index'

Answer 1

一种方法是将索引转换为Series ，然后调用apply并传递lambda ：

In[271]:
df['e'] = df.index.to_series().apply(lambda x: chr(ord('a') + x)).str.upper()
df

Out[271]: 
   a  b   c  country  e
0  5  7  11  Morocco  A
1  5  9   9  Nigeria  B
2  6  2  13    Spain  C

基本上你的错误是df.index的类型为Int64Index ，而chr函数不理解如何操作，所以通过在一个Series上调用apply我们迭代逐行转换。

我认为在性能方面，列表理解会更快：

In[273]:
df['e'] = [chr(ord('a') + x).upper() for x in df.index]
df

Out[273]: 
   a  b   c  country  e
0  5  7  11  Morocco  A
1  5  9   9  Nigeria  B
2  6  2  13    Spain  C

计时

%timeit df.index.to_series().apply(lambda x: chr(ord('a') + x)).str.upper()
%timeit [chr(ord('a') + x).upper() for x in df.index]
1000 loops, best of 3: 491 µs per loop
100000 loops, best of 3: 19.2 µs per loop

列表理解方法明显更快

Answer 2

这是另一种功能解决方案。 假设你的国家少于字母。

from string import ascii_uppercase
from operator import itemgetter

df['e'] = itemgetter(*df.index)(ascii_uppercase)

print(df)

   a  b   c  country  e
0  5  7  11  Morocco  A
1  5  9   9  Nigeria  B
2  6  2  13    Spain  C

Answer 3

你也可以使用map并从df.index获取值：

df['e'] = map(chr, ord('A') + df.index.values)

如果你做速度比较：

# Edchum
%timeit df.index.to_series().apply(lambda x: chr(ord('A') + x))
10000 loops, best of 3: 135 µs per loop
%timeit [chr(ord('A') + x) for x in df.index]
100000 loops, best of 3: 7.38 µs per loop
# jpp
%timeit itemgetter(*df.index)(ascii_uppercase)
100000 loops, best of 3: 7.23 µs per loop
# Me
%timeit map(chr,ord('A') + df.index.values)
100000 loops, best of 3: 3.12 µs per loop

因此map似乎更快，但可能是因为数据样本的长度