Python 使用右映射创建列

我有一个数据帧df1，其中一列是“值”。看起来像——

values
['acd3f','rt5gh8','5ty7e']
['rt5gh8','t67ui']

我有另一个数据帧df2，它包含两列“0”和“1”，其值如下-

0         1
acd3f    I am cool
rt5gh8   I am not cool
5ty7e    ok_sir
t67ui    no_sir

我想修改df1以添加一个新列“value\u names”，它应该看起来像-

values                        value_names
['acd3f','rt5gh8','5ty7e']    ['I am cool','I am not cool','ok_sir']
['rt5gh8','t67ui']            ['I am not cool','no_sir']

我正在尝试以下代码-

df1['value_names'] = df1['values'].replace(df2.set_index('0')['1'].dropna())

它似乎不起作用，给了我一个错误-

KeyError: '1'

注：

---

基本上，我以前使用的不是df2而是一个带有映射的列表。我将其转换为数据帧df2，df2中的这些列名“0”和“1”被自动分配。

创建一个字典（

映射

），将键从

df2

映射到它们的映射值（列

0

是键，列

1

是它们对应的值）

然后使用嵌套列表查询值，并使用

assign

将其附加到

df1

df1 = pd.DataFrame({'values': [['acd3f','rt5gh8','5ty7e'], ['rt5gh8','t67ui']]})

df2 = pd.DataFrame({0: ['acd3f', 'rt5gh8', '5ty7e', 't67ui'], 
                    1: ["I am cool", "I am not cool", "ok_sir", "no_sir"]})

mapping = {k: v for k, v in zip(df2[0], df2[1])}

>>> df1.assign(value_names=[[mapping.get(val) for val in sublist] 
                            for sublist in df1['values'] ])
                   values                         value_names
0  [acd3f, rt5gh8, 5ty7e]  [I am cool, I am not cool, ok_sir]
1         [rt5gh8, t67ui]             [I am not cool, no_sir]

亚历山大守则的更简单版本（imo）：

In [484]: mapping = dict(df2.values[:, :2])

In [485]: df1.assign(value_names=df1['values'].apply(lambda x: [mapping[k] for k in x]))
Out[485]: 
                   values                         value_names
0  [acd3f, rt5gh8, 5ty7e]  [I am cool, I am not cool, ok_sir]
1         [rt5gh8, t67ui]             [I am not cool, no_sir]

您可以从使用

df2.values

检索的2D

np

数组创建映射

---

然后，使用

df.assign

创建

value\u name

列表。

在我看来，该列不是

'1'

，而是

1

…基本上，我以前使用的是一个带有映射的列表，而不是df2。我将其转换为数据帧df2，并且这些列名是自动分配的。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 一个人的简化是另一个人的复杂…我选择了映射方法

{k:v代表k，v在zip中（df2[0]，df2[1]）

因为它在用于键的列和用于值的列方面更为明确，而且如果dataframe的列多于列出的两列，它也会起作用。我更喜欢嵌套列表理解，但您建议的第二种方法应该同样有效。