通過與熊貓中的另一個數據框匹配替換列表列的有效方法

Question

我有一個熊貓數據框，看起來像：

col11     col12
  X      ['A']
  Y      ['A', 'B', 'C']
  Z      ['C', 'A']

另一個看起來像：

 col21   col22
  'A'   'alpha'
  'B'   'beta'
  'C'   'gamma'

我想更換col12在基地col22在一個有效的方式，並得到，因此：

col31     col32
  X      ['alpha']
  Y      ['alpha', 'beta', 'gamma']
  Z      ['gamma', 'alpha']

Answer 1

一種解決方案是將索引序列用作具有列表理解的映射器：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'col1': ['X', 'Y', 'Z'],
                    'col2': [['A'], ['A', 'B', 'C'], ['C', 'A']]})

df2 = pd.DataFrame({'col21': ['A', 'B', 'C'],
                    'col22': ['alpha', 'beta', 'gamma']})

s = df2.set_index('col21')['col22']

df1['col2'] = [list(map(s.get, i)) for i in df1['col2']]

結果：

  col1                  col2
0    X               [alpha]
1    Y  [alpha, beta, gamma]
2    Z        [gamma, alpha]

Answer 2

我不確定這是最有效的方法，但是您可以將DataFrame轉換為dict ，然后使用apply將鍵映射到值：

假設您的第一個DataFrame是df1 ，第二個是df2 ：

df_dict = dict(zip(df2['col21'], df2['col22']))
df3 = pd.DataFrame({"31":df1['col11'], "32": df1['col12'].apply(lambda x: [df_dict[y] for y in x])})

或@jezrael建議使用嵌套列表理解：

df3 = pd.DataFrame({"31":df1['col11'], "32": [[df_dict[y] for y in x] for x in df1['col12']]})

注意： df3具有默認索引

  31                    32
0  X               [alpha]
1  Y  [alpha, beta, gamma]
2  Z        [gamma, alpha]