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为什么不用以元组为键的字典替换工作?

series dictionary pandas python

ALollz · 技术社区 · 7 年前

我一直认为 .map 和 .replace 基本上是一样的,除了你会用 .更换 当要传递不在提供的字典中的键的值时。但是,我不明白为什么 .更换 抛出一个 TypeError 当传递以元组为键的字典时, 地图 使用同一个词典时,按预期工作。

例如:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID1': [1, 2, 3, 4, 5], 
                   'ID2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
df['tup_col'] = pd.Series(list(zip(df.ID1, df.ID2)))

dct = {(1, 'A'): 'apple', (3, 'C'): 'banana', (5, 'X'): 'orange'}

df.tup_col.map(dct)
#0     apple
#1       NaN
#2    banana
#3       NaN
#4       NaN
#Name: tup_col, dtype: object

df.tup_col.replace(dct)

类型错误:无法比较类型“ndarray(dtype=object)”和“tuple”

所以我不能用 replace 以元组为键的字典为例?

1 回复 | 直到 7 年前

jpp 7 年前

不,这样不行

首先,熊猫从你的字典中获取键和值,然后调用 replace 有了这些iTerables:

keys, values = zip(*items)
to_replace, value = keys, values

return self.replace(to_replace, value, inplace=inplace,
                    limit=limit, regex=regex)

下一步,因为您现在有了类似列表的键和值,它将输入 replace_list :

elif is_list_like(to_replace):  # [NA, ''] -> [0, 'missing']
    if is_list_like(value):
        new_data = self._data.replace_list(src_list=to_replace, dest_list=value,
                                           inplace=inplace, regex=regex)

下一步, 替换\u列表 尝试在元组数组和值数组之间执行比较:

def comp(s):
    if isnull(s):
        return isnull(values)
    return _possibly_compare(values, getattr(s, 'asm8', s),
                             operator.eq)

masks = [comp(s) for i, s in enumerate(src_list)]

最后, _possibly_compare 检查键类似数组时值是否由标量组成,从而导致错误:

if is_scalar(result) and (is_a_array or is_b_array):
    raise TypeError("Cannot compare types %r and %r" % tuple(type_names))

有些位,可能是重要的位,我在这里排除了。但希望你能理解要点。

结论

在我看来, pd.Series.replace 有严重问题。与大多数pandas API不同,无论是在实现什么方面,还是在性能方面,它通常都是不可预测的。很明显,它的块是用纯Python编写的,不能很好地执行。

这个 documentation 很好地总结了模糊性:

这个方法有很多选择。我们鼓励您尝试和利用这个方法来获得它是如何工作的直觉。

pd.Series.map 是有效的,并且不受中实现的纯Python逻辑的影响 代替 .

见 Replace values in a pandas series via dictionary efficiently 另一个例子。

坚持 map 别回头看 代替 .

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