Python 熊猫：从匹配第一个元素的元组列表创建列

我有一个示例数据帧，如：

          cid             pos 
0         11              29      
1         22              29      
2         22              29      
3         33              29   
4         44              29  

现在是元组列表，如：

[(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]

我想从元组列表中创建另一列（第2个元素）。仅当df列中的第一个元素匹配时

cid

：

比如：

---

初学者在这里与熊猫，任何帮助将是伟大的！谢谢

我们可以从元组中创建第二个数据帧，然后使用panda的许多合并函数之一，我们可以从元组中获取第二个元素

让我们在此实例中使用

map

t = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df['new_pos'] = df['cid'].map(pd.DataFrame(t,columns=['cid','pos']).set_index('cid')['pos'])

   cid  pos  new_pos
0   11   29        3
1   22   29        1
2   22   29        1
3   33   29        4
4   44   29        4

分解这个

pd.DataFrame(t,columns=['cid','pos']).set_index('cid')['pos']

屈服

cid
11    3
22    1
33    4
44    4
55    7
66    2
Name: pos, dtype: int64

---

在列上使用

map

将

cid

中的实例从数据帧匹配到元组，并返回所选的列值，在此实例中，我将投票将tuokes列表放入第二个数据帧，然后进行左合并：

df1 = pd.DataFrame([{'cid': 11, 'pos': 29},
                    {'cid': 22, 'pos': 29},
                    {'cid': 22, 'pos': 29},
                    {'cid': 33, 'pos': 29},
                    {'cid': 44, 'pos': 29}])
df2 = pd.DataFrame([(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4),
                    (55, 7), (66, 2)], columns=['cid', 'new_pos'])

df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='cid')

尝试：

输出：

---

您可以将元组列表转换为字典，并在上面使用

映射

：

b = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df["b"] = df["cid"].map(dict(b))

print(df)
   cid  pos  b
0   11   29  3
1   22   29  1
2   22   29  1
3   33   29  4
4   44   29  4

---

使用

df.merge（pd.DataFrame（lista，columns=[“cid”，“new_pos”]），on=“cid”）

我看不到新的列如果我有其他要保留的列怎么办？坏掉的部分会掉下来。这真的很干净+哇。这太棒了。地图上的一个小解释是用dict键映射cid？是的

map

将从序列中获取值（在本例中为df[“cid”]），然后将这些值与字典的键匹配，并从匹配的键返回值。

# Toy dataframe

df = pd.DataFrame({"cid":[11,22,22,33,44],"pos":[29,29,29,29,29]})

lista = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]

# Solution:

df.merge(pd.DataFrame(lista, columns = ["cid", "new_pos"]), on = "cid")

b = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df["b"] = df["cid"].map(dict(b))

print(df)
   cid  pos  b
0   11   29  3
1   22   29  1
2   22   29  1
3   33   29  4
4   44   29  4