Wie ordne ich Wörterbuchwerte zu, um eine neue Spalte in einem Pandas-DataFrame zu erstellen?

Umgang mit Pandas-Mapping-Frustrationen: Hinzufügen einer Spalte mit zugeordneten Wörterbuchwerten

Anfängliches Dilemma:

Auf scheinbar unüberwindbare Herausforderungen stoßen Es wird versucht, eine neue Spalte in einen Pandas DataFrame zu integrieren, wobei Werte basierend auf vorhandenen Spaltendaten zugeordnet werden. Die Verwendung sowohl einer Lambda-Funktion als auch eines Wörterbuchs führt zu Fehlern oder unerwarteten Ergebnissen.

Lösung:

Der richtige Ansatz liegt in der Verwendung der Funktion „map()“ in Verbindung mit dem Zielwörterbuch. Die Syntax lautet: df["B"] = df["A"].map(equiv).

Erklärung:

Die Funktion „map()“ wendet an Operation für jedes Element in einer angegebenen Spalte. In diesem Fall ruft die Operation den zugeordneten Wert aus dem Wörterbuch-Äquivalent basierend auf dem durch die Spaltendaten bereitgestellten Schlüssel ab.

Beispiel:

Bedenken Sie den folgenden Code:

<code class="python">import pandas as pd
equiv = {7001:1, 8001:2, 9001:3}
df = pd.DataFrame( {"A": [7001, 8001, 9001]} )
df["B"] = df["A"].map(equiv)
print(df)</code>

Ausgabe:

      A  B
0  7001  1
1  8001  2
2  9001  3

Dieser Ansatz fügt die zugeordneten Werte effektiv der neuen Spalte B hinzu. Darüber hinaus werden fehlende Schlüssel elegant behandelt, indem NaN zurückgegeben wird.

Zusätzliche Überlegungen:

• Schlüsselbehandlung: Wenn ein Schlüssel im Wörterbuch keinem Element in der Spalte entspricht, wird der Der zugeordnete Wert wird zu NaN.
• Leistung: Der Zuordnungsvorgang kann für große Datensätze rechenintensiv sein. Ziehen Sie bei Bedarf Optimierungstechniken in Betracht.

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