將字典列表與 pandas 系列進行比較並根據匹配填充字典

Question

如果在 pandas 系列中找到一個字典中的多個值的匹配項，我有一個字典列表，我想通過更新字典來填充這些字典。 例如

lis_of_dicts = [{'A':'a', 'B':'b','C':'c', 'D':'d'},
                {'A':'1', 'B':'2','C':'3','D':'4'}, 
                {'A':'M','B':'N','C':'O','D':'P'}]

dd = {'col1':['b', 'M'], 'col2':['d','P'], 'col3':['7.5','29']}
df = pd.Dataframe(dd, columns = ['col1', 'col2', 'col3']) 
pd_series = pd.Series(tuple(value) for value in df.values), index=df.index)

這產生了：

0 (b, d, 7.5)
1 (M, P, 29)

期望的結果：

[{'A':'a', 'B':'b','C':'c', 'val': '7.5','D':'d'}, 
 {'A':'1', 'B':'2','C':'3', 'val':'NA', 'D':'4'}, 
 {'A':'M','B':'N','C':'O','val':'29','D':'P'}]

我試過了，但我什至無法獲得比賽，所以無法繼續：

for i in pd_series:
    for x in lis_of_dicts:
        if [x[key] == i[0] in x and [x[key] == i[1] in x for key in x]:
            x.update({'val':'i[2]'})
        else:
            x.update({'val':'NA'})

我無法產生任何結果。 請注意，字典的順序應該保持不變，除了添加的值應該在字典中的最后一項之前。

Answer 1

對於基於嵌套循環的解決方案，我會使用 go：

>>> df_2 = pd.DataFrame(lis_of_dicts)
>>> df_2
   A  B  C  D
0  a  b  c  d
1  1  2  3  4
2  M  N  O  P
>>> cols = df_2.columns
>>> for ix, row in df_2.iterrows():
...     for item in pd_series:
...         if set(row[cols]) & set(item):
...             df_2.loc[ix, 'val'] = item[2]
...             break
...     else:
...         df_2.loc[ix, 'val'] = 'NA'

>>> df_2.to_dict('r')
[{'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c', 'D': 'd', 'val': 7.5},
 {'A': '1', 'B': '2', 'C': '3', 'D': '4', 'val': 'NA'},
 {'A': 'M', 'B': 'N', 'C': 'O', 'D': 'P', 'val': 29}]

編輯：可以簡化如下：

output = []
for d in lis_of_dicts:
    for item in pd_series:
        if set(d.values()) & set(item):
            d['val'] = item[2]
            break
    else:
        d['val'] = 'NA'
    output.append(d)
>>> output
[{'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c', 'D': 'd', 'val': 7.5},
 {'A': '1', 'B': '2', 'C': '3', 'D': '4', 'val': 'NA'},
 {'A': 'M', 'B': 'N', 'C': 'O', 'D': 'P', 'val': 29}]

編輯 2 ：

注意：這只能在 python 版本 >= 3.7 中可靠地工作，因為對於較低版本，不能保證在dict中保持順序。

要將val放在倒數第二個元素中：

output = []
for d in lis_of_dicts:
    last = d.popitem()
    for item in pd_series:
        if set(d.values()) & set(item):
            d['val'] = item[2]
            d.update([last])
            break
    else:
        d['val'] = 'NA'
        d.update([last])
    output.append(d)

>>> output
[{'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c', 'val': 7.5, 'D': 'd'},
 {'A': '1', 'B': '2', 'C': '3', 'val': 'NA', 'D': '4'},
 {'A': 'M', 'B': 'N', 'C': 'O', 'val': 29, 'D': 'P'}]