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问在熊猫单元格中的列表中查找一个数字，并从第二个DF返回相应的字符串值。
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Data Science用户

提问于 2019-09-29 20:36:30

回答 1查看 363关注 0票数 0

(为了清晰起见，我在labels_df中编辑了第一个列名)

我有两个DataFrames，train_df和labels_df。train_df具有映射到labels_df中属性名称的整数。我希望查找给定train_df单元中的每个数字，并在相邻单元中返回labels_df中相应的属性名。

我试过了下面的各种功能，但恐怕我有点走样了：

def my_mapping(df1, df2):
    tags = df1['attribute_ids']
    for i in tags.iteritems():
        df1['new_col'] = df2.iloc[i]
    return df1

数据最初来自两个csv文件：

train.csv

labels.csv

我从丹尼那里试过这个

sample_train_df['attribute_ids'].apply(lambda x: [sample_labels_df[sample_labels_df['attribute_name'] == i]
                                              ['attribute_id_num'] for i in x])

*请注意-由于原DFs的运行时间，我正在每个DF的样本上运行上述代码。返回：

python

pandas

回答 1

Data Science用户

发布于 2019-10-03 12:48:36

我创造了我自己的数据。

train.csv

id,attrib
1,1 2 3
2,3 4 5
3,2 3 5
4,1 1 1

labels.csv

attrib_id,attrib_name
1,a
2,b
3,c
4,d
5,e

读取csv文件并创建df1和df2

在那之后

def get_name(x):
    result = []
    for t in x.split(' '):
        result.append(df2[df2['attrib_id']==int(t)]['attrib_name'].values[0])
    return result

df1['attrib'] = df1['attrib'].apply(lambda x: get_name(x))

这将导致df1看起来像

我想当你提到“丹尼”的时候，你也在做同样的事情。这里唯一重要的是将字符串转换为整数。

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/61012

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