pandas 如何将panda Dataframe 列与字典值相乘，其中字典键与 Dataframe 索引匹配

bf1o4zei 于 2022-12-16 发布在其他

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在字典键与特定 Dataframe 列匹配的情况下，是否有比迭代列更好的方法来将列值乘以字典值？

import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({
    'category': [1,2,3,4,5],
    'a': [5,4,3,3,4],
    'b': [3,2,4,3,10],
    'c': [3, 2, 1, 1, 1]
})

以及以下内容的字典：

lookup = {1:0, 2:4, 3:1, 4:6, 5:2}

我可以将除'category'以外的每一列乘以键与'category'匹配的字典值，方法如下：

for t in df.columns[1:]:
    df[t] = df[t].mul(df['category'].map(lookup)).fillna(df[t])

但是除了在列上迭代之外，一定还有更简洁的方法来完成这一点吧？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74805662/how-to-multiply-pandas-dataframe-columns-with-dictionary-value-where-dictionary

2条答案

按热度按时间

qncylg1j1#

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'category': [1,2,3,4,5],
    'a': [5,4,3,3,4],
    'b': [3,2,4,3,10],
    'c': [3, 2, 1, 1, 1]
})

lookup = {1:0, 2:4, 3:1, 4:6, 5:2}

out = df.set_index("category").mul(lookup, axis=0).reset_index()
print(out)

输出：

category   a   b  c
0         1   0   0  0
1         2  16   8  8
2         3   3   4  1
3         4  18  18  6
4         5   8  20  2

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16

yvt65v4c2#

另一种方法

df.iloc[:,1:] =df.iloc[:,1:].mul(pd.Series(df['category'].map(lookup)), axis=0)

    category   a   b  c
0         1   0   0  0
1         2  16   8  8
2         3   3   4  1
3         4  18  18  6
4         5   8  20  2

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