Python 如何使用链接到关键字的数组创建字典

所以基本上我需要创建一个字典（或其他类似的数据结构），在其中我给出一个数组作为一个参数，它将它映射到一个关键字。例如，如果您有一个数组

a=['Ohio','California','Colorado'] 

及

实例：

data['OCC_Desc'] = ['Oncology','Market_ana','67W045','Fret678',etc..]
data['LoB'] = ['7856op','Ran0p','Mkl45',etc..]

参数：

param['column_name']=['OCC_Desc','LoB','OCC',etc..]
param['parameter'] = ['Oncology','7856op','Fret678',etc...]
param['Offering'] = ['Medicine','Transport','Supplies',etc...]

如果我使用这个“字典”的话，输出将在这个简单的例子中

data['Offering'] = ['Medicine','Transport']

参数的数据帧结构示例

列参数提供
0地点：洛杉矶市
洛杉矶湖人队一队
2地点：科罗拉多州
3意大利比萨饼
4地点德国国家

将“a”链接到字符串“State”，将“b”链接到字符串“City”。所以稍后当我在一个数据帧上实现它时，我可以给出一个列作为输入，这个“字典”将检查数据帧的每一行到这个数组中，并返回“City”或“State”

上面的例子只是为了理解这个问题，实际上我必须对学校的数据集这样做，我有多个列的参数链接到多个类别（14个列作为参数，16个不同类别作为结果，这些类别可以是多个参数的结果[字面上是数百个]和来自不同的列）

输出

            x         y            z
0        Ohio  Colorado   California
1  ToothBrush    Hammer          Gun
2   San Diego    Denver  Los Angeles

Row ['Ohio', 'Colorado', 'California'] at index 0 is a State
Row ['San Diego', 'Denver', 'Los Angeles'] at index 2 is a City

输出

            x         y            z
0        Ohio  Colorado   California
1  ToothBrush    Hammer          Gun
2   San Diego    Denver  Los Angeles

Row ['Ohio', 'Colorado', 'California'] at index 0 is a State
Row ['San Diego', 'Denver', 'Los Angeles'] at index 2 is a City

---

你不能把

a

和

b

中的元素作为键，把'City'或'State'作为值吗？作为回报，你得到一个dict

d={'Ohio'：'State'，'California'：'State'，'Colorado'：'State'，'Los Angeles'：'City'，'San Diego'：'City'，'Denver'：'City'}

是的，这就是我想到的解决方案。但是现在想象一下这个问题还有一个“维度”。您需要一个能够识别“categories”的字典来返回答案，这取决于数据帧的哪一列位于键的位置。例如，如果在“位置”列下有“洛杉矶”，它将返回“城市”，但如果在“团队”列下有“洛杉矶”，它将返回“湖人”。基本上，你必须给出真实问题的样本数据，你给出的示例不足够。你不能将元素作为键放入

a

和

b

中吗，“城市”或“国家”作为价值？作为回报，你得到一个dict

d={'Ohio'：'State'，'California'：'State'，'Colorado'：'State'，'Los Angeles'：'City'，'San Diego'：'City'，'Denver'：'City'}

是的，这就是我想到的解决方案。但是现在想象一下这个问题还有一个“维度”。您需要一个能够识别“categories”的字典来返回答案，这取决于数据帧的哪一列位于键的位置。例如，如果你在“位置”栏下有“洛杉矶”，它将返回“城市”，但如果在“团队”栏下有“洛杉矶”，它将返回“湖人”。基本上，你必须给出真实问题的样本数据，你给出的例子并不充分首先，非常感谢你花时间回答我的问题，这对我来说真的很重要。关于你建议的解决方案，这不是我想要的。我试着用其他方式解决这个问题。我的第一个猜测是尝试制作一个字典，其中有一个数组（如我上面提到的数组），并且给定的数组链接到一个“关键字”。因此，当我将这个字典实现到一个dataframe时，它将遍历dataframe某列的每一行，如果它从数组中找到一个元素，那么它将返回我链接到的“关键字”。真正的问题是，我有一个数据集，它包含14个不同的列，大约1000行。我得到了一个“如果a，那么b”形式的参数列表，其中的参数可以给出总共16个不同的“产品”类别，我对数据集的每一列都有多个参数，这些参数的结果可能导致16个不同的“产品”类别中的一个。因此，我需要以某种方式创建一种数据类型，在这种类型中，我可以组织共享相同IF的所有参数（这是我需要分析的数据集的列），并将每个参数链接到“提供”类别。因此，我总共有14列参数（可以看作是14个字典）然后我可以将其实现到datasetThanks以获得反馈；我很乐意帮忙。因此，您有一个pandas.DataFrame，包含14列和多行。这些参数存储在哪里？它们是在您的数据框架内还是在单独的列表中？另外，您可以提供一个列示例、该列中的一个元素、该列的两个参数以及这些参数所属的类别。这将帮助我为您找到一个不同的解决方案。@GuillermoCampollo听起来不错，很高兴我能帮助您。如果你还有什么需要或想知道的，请发表评论。祝你度过愉快的一天。首先，非常感谢你花时间回答我的问题，这对我来说真的很重要。关于你建议的解决方案，这不是我想要的。我试着用其他方式解决这个问题。我的第一个猜测是尝试制作一个字典，其中有一个数组（如我上面提到的数组），并且给定的数组链接到一个“关键字”。因此，当我将这个字典实现到一个dataframe时，它将遍历dataframe某列的每一行，如果它从数组中找到一个元素，那么它将返回我链接到的“关键字”。真正的问题是，我有一个数据集，它包含14个不同的列，大约1000行。我得到了一个“如果a，那么b”形式的参数列表，其中的参数可以给出总共16个不同的“产品”类别，我对数据集的每一列都有多个参数，这些参数的结果可能导致16个不同的“产品”类别中的一个。因此，我需要以某种方式创建一种数据类型，在这种类型中，我可以组织所有共享相同IF（这是我需要分析的数据集的列）的参数，并将每个参数链接到“提供”类别

            x         y            z
0        Ohio  Colorado   California
1  ToothBrush    Hammer          Gun
2   San Diego    Denver  Los Angeles

Row ['Ohio', 'Colorado', 'California'] at index 0 is a State
Row ['San Diego', 'Denver', 'Los Angeles'] at index 2 is a City