NumPy中的Pandas Series.map等效項

Question

我有一個查找值dictionary = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 3}

我希望從numpy獲得的結果是pandas.Series.map()在傳入字典后返回的結果。 例如series.map(dictionary, na_action='ignore')

注意：此series.map()函數非常快，這使我相信numpy API中必須有一個等效項，而不是我實現一些涉及numpy.where()解決方案並循環瀏覽字典鍵。

Answer 1

這是一個NumPy-

def map_series_by_dict(s, d):
    a = s.values
    v = np.array(list(d.values()))
    k = np.array(list(d.keys()))    
    sidx = k.argsort()
    out_ar = v[sidx[np.searchsorted(k,a,sorter=sidx)]]
    return pd.Series(out_ar, index=s.index)

樣品運行-

In [143]: d
Out[143]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 3}

In [144]: s
Out[144]: 
0    a
1    a
2    c
3    b
4    a
dtype: object

In [145]: map_series_by_dict(s, d)
Out[145]: 
0    1
1    1
2    3
3    2
4    1