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通过对包含另一列中字符串值的子集的字典进行映射来创建dataframe列。作为它的关键

通过对包含另一列中字符串值的子集的字典进行映射来创建dataframe列,可以使用pandas库中的map函数来实现。

map函数可以将一个字典或者一个Series对象应用于DataFrame的某一列,将该列中的每个元素替换为字典中对应的值或者Series中对应的值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple']})

# 创建一个字典,将字符串映射为对应的颜色
fruit_color = {'apple': 'red', 'banana': 'yellow', 'orange': 'orange'}

# 使用map函数将fruit列中的字符串映射为颜色
df['color'] = df['fruit'].map(fruit_color)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    fruit   color
0   apple     red
1  banana  yellow
2  orange  orange
3   apple     red

在这个例子中,我们创建了一个包含水果名称的DataFrame,并创建了一个字典fruit_color,将水果名称映射为对应的颜色。然后使用map函数将fruit列中的水果名称映射为颜色,并将结果存储在新的color列中。

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