Python Pandas-将列值与字典中的值进行比较

我有一本字典

d = {1:a,2:a}

d = {1: 'a', 2: 'a'}

我还有一个熊猫架“df”

由于某些原因，我无法将x值与字典键匹配：

for index, row in df.iterrows():
    for x,y in d.items():
        if row['x'] == x:
            print "Got a Match"
        else:
            print "No Match Found"

我得到的只是“找不到匹配项”。我做错什么了吗？pandas系列中的数据是“float64”，字典中的键是“int”，但我将pandas系列转换为int，仍然无法匹配这些项。谢谢你的帮助

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谢谢

考虑一下这个

df

   x   y
0       
1  1  10
2  2  56
3  3  11

和字典

d = {1:a,2:a}

d = {1: 'a', 2: 'a'}

当您使用

pd.Series.map

时，它会在可能的地方填充，并在不存在键的地方返回

NaN

。这有助于识别

x

的匹配位置，并在以后替换值

df.x.map(d)

0
1      a
2      a
3    NaN
Name: x, dtype: object

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如果要基于字典创建新列，可以使用：

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用同样的代码试试itertuples它对我来说很好，你使用的是什么python版本？还有，你的问题的最终目的是什么。似乎不需要循环。你能提供更多的信息吗。为了在内部循环中进行调试，请使用print函数获取更多信息：

print（row['x']，x）

Python 3.5、Pandas 0.18…实际的数据帧和字典要大得多。最终目的是使用与字典中每个键关联的值调整数据帧中的不同列。我正在进行打印（行['x']，x），并且数字都显示为匹配项，但是for循环仍然不起作用。

>>> df['n'] = df['x'].map(d)
>>> df
    x   y     n
1   1  10  val1
2  10  56   NaN