Python 映射熊猫系列以列出成员资格

假设我有以下系列，

dtype（'O'）

：

和以下列表（组）：

我想将

s

映射到一个基于组成员身份的新系列，在没有成员身份的情况下填充

np.nan

。结果:

res
Out[17]: 
0    group1
1    group1
2    group2
3    group2
4       nan
dtype: object

我正在寻找一种比使用重复的

np更具python风格的方法。其中

：

res = pd.Series(np.where(s.isin(group1), 'group1',
                         np.where(s.isin(group2), 'group2',
                         np.where(s.isin(group3), 'group3',
                         np.nan))))

理想情况下，这意味着要将列表集合指定为单个iterable，因为在我真正的问题中，我有更多的组

res

可以是数据类型

O

或

categorical

我所尝试的：

• 上面的例子使用了

  np.where

  ，虽然有效，但过于冗长
• 创建

  dict（zip（['group1'，'group2'，'group3']，[group1，group2，group3]）

  。卡在那里

我有一种感觉，这可能是一个重复，但我无法找到在第一次尝试

---

注意：组列表总是不相交的。

我认为您需要重新构造映射

从您的dict开始（

dict（zip（['group1'，'group2'，'group3'，[group1，group2，group3]））

）：

假设列表不相交，则相反的列表为：

reversed_map = {v: k for k, lst in d.items() for v in lst}

现在，您可以使用地图：

s.map(reversed_map)
Out[19]: 
0    group1
1    group1
2    group2
3    group2
4       NaN
dtype: object

---

我认为您需要重新构建映射

从您的dict开始（

dict（zip（['group1'，'group2'，'group3'，[group1，group2，group3]））

）：

假设列表不相交，则相反的列表为：

reversed_map = {v: k for k, lst in d.items() for v in lst}

现在，您可以使用地图：

s.map(reversed_map)
Out[19]: 
0    group1
1    group1
2    group2
3    group2
4       NaN
dtype: object

---

我之前没有机会回复你的评论。我认为你最好的办法是在开始时构建映射，但我不知道你是如何得到这些列表的。在任何情况下，如果效率是一个问题，请随时接受。如果问题没有解决，人们更有可能研究其他选择。我之前没有机会回复你的评论。我认为你最好的办法是在开始时构建映射，但我不知道你是如何得到这些列表的。在任何情况下，如果效率是一个问题，请随时接受。如果问题没有解决，人们更有可能研究替代方案。

s.map(reversed_map)
Out[19]: 
0    group1
1    group1
2    group2
3    group2
4       NaN
dtype: object