在python中使用.apply应用映射器
这应该很简单，但我想不出来 我有一个“映射器”数据框，看起来像这样：在python中使用.apply应用映射器,python,pandas,Python,Pandas,这应该很简单，但我想不出来 我有一个“映射器”数据框，看起来像这样： mapper={'old_values':[105,312,269],'new_values':[849,383,628]} df=pd.DataFrame(mapper) 然后，我有另一个数据框，其中有一列包含旧值。我只想将它们全部转换为新的值（例如，所有105应该变成849）。我想我需要使用df.apply，但我找不到一个例子来说明如何做到这一点 提前感谢。最好选择在功能上类似于python字典的方法，以帮助将值从一个系
mapper={'old_values':[105,312,269],'new_values':[849,383,628]}
df=pd.DataFrame(mapper)
应用函数
df['old_values'].map(df.set_index('old_values')['new_values'])
Out[12]:
0 849
1 383
2 628
Name: old_values, dtype: int64
您需要在此处进行的唯一修改是：
new_df['old_values'].map(old_df.set_index('old_values')['new_values'])
但请注意，这将为原始DF
中找不到的键引入NaN
（新DF
遇到的任何看不见的值都将强制为NaN
）
如果这是您期望的行为，那么map
是一种理想的方法
尽管如此，如果您的目的是简单地替换值并保留丢失的键，那么您可以选择方法
谢谢，第一个选择奏效了。看起来它并没有用NaN替换丢失的钥匙（它只是让钥匙保持不变），很高兴知道这一点。这意味着旧的DF
是新的一个超集合。如果这个答案有效，那么你可以将它标记为选中的一个。
new_df['old_values'].replace(old_df.set_index('old_values')['new_values'])