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巨蟒熊猫:地图和返回南

dataframe pandas python

Jonathan · 技术社区 · 7 年前

我有两个数据帧,第一个是:

第二个是:

id code  name
1    1   Mary
2    2   Ben
3    3   John

我想映射数据帧1,使其看起来像:

id code  name
1   2    Ben
2   3    John
3   3    John
4   1    Mary

我尝试使用此代码:

mapping = dict(df2[['code','name']].values)
df1['name'] = df1['code'].map(mapping)

我的映射是正确的,但映射值都是NaN:

mapping = {1:"Mary", 2:"Ben", 3:"John"}

id code  name
1   2    NaN
2   3    NaN
3   3    NaN
4   1    NaN

有人知道为什么要解决吗?

2 回复 | 直到 7 年前

jezrael 7 年前

问题是列中的值类型不同 code 所以有必要转换成整数或字符串 astype 对于两种类型中的相同类型:

print (df1['code'].dtype)
object

print (df2['code'].dtype)
int64

print (type(df1.loc[0, 'code']))
<class 'str'>

print (type(df2.loc[0, 'code']))
<class 'numpy.int64'>

mapping = dict(df2[['code','name']].values)
#same dtypes - integers
df1['name'] = df1['code'].astype(int).map(mapping)

#same dtypes - object (obviously strings)
df2['code'] = df2['code'].astype(str)
mapping = dict(df2[['code','name']].values)
df1['name'] = df1['code'].map(mapping)

print (df1)
   id code  name
0   1    2   Ben
1   2    3  John
2   3    3  John
3   4    1  Mary

Sociopath 7 年前

另一种方法是使用 dataframe.merge

df.merge(df2.drop(['id'],1), how='left', on=['code'])

输出:

    id  code   name
0   1   2      Ben
1   2   3      John
2   3   3      John
3   4   1      Mery

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