Python：如何从 pandas 系列的字典中获取值

Question

我是 python 的新手，正在尝试从数据框列 (pandas) 中定义键的字典中获取值。我搜索了很多，最接近的是下面 link 中的问题，但没有答案。

所以，我在这里试图找到相同类型问题的答案。

我有字典

type_dict = {3: 'foo', 4:'bar',5:'foobar', 6:'foobarbar'}

和一个包含以下列的数据框：

>>> df.type
0     3
1     4
2     5
3     6
4     3
5     4
6     5
7     6
8     3

我想创建一个包含相应 type_dict 值的新列，但以下是我唯一能想到但没有用的东西：

type_dict[df.type]

TypeError: 'Series' 对象是可变的，因此它们不能被散列

type_dict[df.type.values]

TypeError：无法散列的类型：'numpy.ndarray'

更新问题：

对于 pandas DataFrame，比如 'df'，我如何以类型作为标记字典的键来绘制米的速度。

mkr_dict = {'gps': 'x', 'phone': '+', 'car': 'o'}

x = {'speed': [10, 15, 20, 18, 19], 'meters' : [122, 150, 190, 230, 300], 'type': ['phone', 'phone', 'gps', 'gps', 'car']}

df = pd.DataFrame(x)
   meters  speed   type
0     122     10  phone
1     150     15  phone
2     190     20    gps
3     230     18    gps
4     300     19    car

plt.scatter(df.meters, df.Speed, marker = df.type.map(mkr_dict))

散点图对我不起作用...

Answer 1

在 pandas 中，这应该有效

df['val'] = df.apply(lambda x: type_dict[x['type']], axis=1)

Answer 2

将字典作为参数传递给 map:

In [79]:

df['type'].map(type_dict)
Out[79]:
0          foo
1          bar
2       foobar
3    foobarbar
4          foo
5          bar
6       foobar
7    foobarbar
8          foo
Name: type, dtype: object

这将在字典中查找键值并return从字典中查找关联值。

Python：如何从 pandas 系列的字典中获取值

Python: how to get values from a dictionary from pandas series

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