Pandas - 从字典中添加新列到数据框

Question

我想在这个数据框中添加一列“D”：

U,L
111,en
112,en
112,es
113,es
113,ja
113,zh
114,es

基于以下词典：

d = {112: 'en', 113: 'es', 114: 'es', 111: 'en'}

因此得到的数据框应如下所示：

U,L,D
111,en,en
112,en,en
112,es,en
113,es,es
113,ja,es
113,zh,es
114,es,es

到目前为止，我尝试过pd.join()方法，但我无法弄清它如何与字典一起使用。

- Fabio Lamanna

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这是另一个错误标记为重复的问题的例子。提醒所有用户：仅因为两个问题具有相同的答案并不意味着它们是重复的。应该重新打开此问题。StackOverflow 应该是一个从问题到解决方案的键值存储。如果一个问题可以使用来自不相关问题的答案来解决，请将其作为新答案提供，适应用户面临的特定问题，而不是将问题标记为重复。 - MRule

Answer 1

调用 map 并传递字典，这将执行查找并返回该键的关联值：

In [248]:

d = {112: 'en', 113: 'es', 114: 'es', 111: 'en'}
df['D'] = df['U'].map(d)
df
Out[248]:
     U   L   D
0  111  en  en
1  112  en  en
2  112  es  en
3  113  es  es
4  113  ja  es
5  113  zh  es
6  114  es  es

- EdChum

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我需要做的正是这个。谢谢，亲切的先生！ - Anjaan

Answer 2

这里有一种更简单的方法，也应该能很好地工作：

df["D"] = pd.Series(d)

注意：这个字典的键需要在DataFrame索引中。

- Sawant

Answer 3

当我尝试使用index.map()时，使用EdChum的解决方案出现了“TypeError：'dict' object is not callable”的错误...而且我还没有找到将索引作为Series获取的方法。

因此，我找到了另一种解决这个问题的方法，首先从字典对象创建一个Series对象。

new_d = pd.Series(d)

然后使用您喜欢的列进行pd.join。这可能会有所帮助。

- Yuan Tao