Python3-列中的映射列表

我试图替换pandas列中现有值的列表

   team ID ... win
0     1 ...   8
1     1 ...   4
2     3 ...   5
3     4 ...   2
4     5 ...   1

团队ID可以重复，并且不是唯一的

我希望将现有列表中的团队ID更改为团队名称

team_names = ['A', 'B', 'C', 'D']

我以前是这样做的：

df.name = df.name.replace({
    1: 'A',
    2: 'B',
    3: 'C',
    4: 'D'
})

>>> dict(zip([1, 2, 3], ["a", "b", "c"]))
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

然而，我现在面临的问题是，我想要映射的两个列表几乎有100个。所以我想知道是否有人可以分享一种更快的方法来完成这项工作？

您可以压缩这两个列表，然后将结果传递给dict：

df.element_type = df.element_type.replace(dict(zip(list1, list2)))

zip的工作原理如下：

df.name = df.name.replace({
    1: 'A',
    2: 'B',
    3: 'C',
    4: 'D'
})

>>> dict(zip([1, 2, 3], ["a", "b", "c"]))
{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

编辑 如果列表中团队名称的顺序与ID 1->A、2->B等对应，则此操作有效：

df["team ID"] = df["team ID"].replace(dict(zip(
    df["team ID"].sort_values().unique(),
    team_names
)))

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此解决方案的灵感来源于此答案，可以根据您的问题进行调整。您可以使用itertools.product和string.ascii_大写字母创建一个字母列表，如['a'、'B'、'C'、…，'AA'、'AB'、'AC']，其长度与数据帧相同：

import pandas as pd
import string
import itertools

newlist = []

def iter_all_strings():
    for size in itertools.count(1):
        for s in itertools.product(string.ascii_uppercase, repeat=size):
            yield "".join(s)

for s in itertools.islice(iter_all_strings(), len(df)):
    newlist.append(s)

df['team ID'] = newlist

收益率：

  team ID  win
0       A    8
1       B    4
2       C    5
3       D    2
4       E    1

  team ID  win
0       A    8
1       A    4
2       B    5
3       C    2
4       D    1

我看到，在我撰写我的答案后，您修改了输入数据框，在团队ID列中包含了非唯一值，因此对上一条语句稍作修改将产生所需的结果注释@Edgar R.Mondragón在他的答案中首先发布了这一部分：

df['team ID'] = df["team ID"].replace(dict(zip(
    df["team ID"].sort_values().unique(),
    newlist
)))

收益率：

  team ID  win
0       A    8
1       B    4
2       C    5
3       D    2
4       E    1

  team ID  win
0       A    8
1       A    4
2       B    5
3       C    2
4       D    1

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如果确实只想用相应的名称替换ID：

创建翻译词典：

dict= {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C', 4: 'D', 5: 'E'}

然后替换为相应的值：

df['team_ID'] = pd.Series([dict[i] for i in list(df.team_ID) if i in list(df.team_ID)])

给出：

     team_ID  win
0       A    8
1       A    4
2       C    5
3       D    2
4       E    1

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如果团队名称列表中每个团队名称的位置与团队id对应，则可以执行以下操作：

{i[0]:i[1] for i in enumerate(team_names)}

{0:A'，1:B'，2:C'，3:D'}

用上面的dict理解替换手动词典：

df.name = df.name.replace({i[0]:i[1] for i in enumerate(team_names)})

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如果我试图替换列本身中的现有列表，该怎么办？df.element\u type=df.element\u type.replacedictzip[df.element\u type.unique]，[A、B、C、D]什么现有列表？请编辑您的问题，说明您的示例输入数据和预期输出。这就是你想要做的吗？那么你只是想要['A'，'B'，'C'，…，'AA'，'AB'，'AC']？