如何在Python中添加包含字典值的列

我试图添加一个包含字典中值的列。向您显示虚拟数据将很容易

df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,2,5], 'grade':[5,2,2,1,3]})

dictionary = {'1':[5,8,6,3], '2':[1,2], '5':[8,6,2]}

请注意，并非每个id都在字典和列表中的值中。我想在df中找到与字典中的键匹配的行，并将列表添加到一列中。因此，所需的输出将如下所示：

output = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,2,5], 'grade':[5,2,2,1,3], 'new_column':[[5,8,6,3],[1,2],[],[1,2],[8,6,2]]})

这是你想要的吗

df = df.set_index('id')
dictionary = {1:[5,8,6,3], 2:[1,2], 5:[8,6,2]}    
df['new_column'] = pd.Series(dictionary)

注意：字典的键需要与数据帧的索引类型相同（int）

>>> print(df)
    gender    new_column
id                      
1        0  [5, 8, 6, 3]
2        0        [1, 2]
3        1           NaN
4        1           NaN
5        1     [8, 6, 2]

更新：

如果

'id'

列包含重复项，则是更好的解决方案（请参见下面的注释）：

然后创建一个包含所需值的列表，并将它们添加到数据帧中

newValues = [ dictionary.get(str(val),[]) for val in df['id'].values]

df['new_column'] = newValues


>>> print(df)
    gender    new_column
id                      
1        0  [5, 8, 6, 3]
2        0        [1, 2]
3        1            []
4        1            []
5        1     [8, 6, 2]

---

您可以使用默认值为

[]

的特殊词典构造列

from collections import defaultdict
default_dictionary = defaultdict(list)
id = [1,2,3,4,5]
dictionary = {'1':[5,8,6,3], '2':[1,2], '5':[8,6,2]}
for n in dictionary:
    default_dictionary[n] = dictionary[n]
new_column = [default_dictionary[str(n)] for n in id]

---

新的_列现在是

[[5,8,6,3]，[1,2]，[]，[8,6,2]

，您可以将它传递到

pd.DataFrame（…）

的最后一个参数，在分配新数据之前，我更新了这个答案，将

df

的索引设置为

'id'

值。我注意到在数据框中，相同的id多次出现。你的代码可以这样做吗？我认为它可以工作，但是索引不应该有重复项，所以在这种情况下，它可能是不可取的。更好的选择是使用

df.map

，如中所述。类似这样：

df['new\u column']=df['id'].map（dictionary）

。有一种更好的方法可以从现有字典生成defaultdict:

default\u dictionary=defaultdict（list，**dictionary）

。最后，像比尔在他的回答中那样，分配专栏也是有意义的。这确实好得多。谢谢B.t.w.：在发布之前，一定要检查是否有人问过问题。如果你用谷歌搜索你的问题，你会发现有很多重复的问题。这能回答你的问题吗？

newValues = [ dictionary.get(str(val),[]) for val in df['id'].values]

df['new_column'] = newValues


>>> print(df)
    gender    new_column
id                      
1        0  [5, 8, 6, 3]
2        0        [1, 2]
3        1            []
4        1            []
5        1     [8, 6, 2]

from collections import defaultdict
default_dictionary = defaultdict(list)
id = [1,2,3,4,5]
dictionary = {'1':[5,8,6,3], '2':[1,2], '5':[8,6,2]}
for n in dictionary:
    default_dictionary[n] = dictionary[n]
new_column = [default_dictionary[str(n)] for n in id]