pandas dataframe列中的字典理解

42fyovps 于 2023-06-04 发布在其他

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试图将字典项与另一列中的字符串值匹配。样本数据：

df =     A    B
     0  'a'  {'a': '2', 'b': '5'}
     1  'c'  {'a': '2', 'b': '16', 'c': '32'}
     2  'a'  {'a': '6', 'd': '23'} 
     3  'd'  {'b': '4', 'd': '76'}

我想把下面的话说出来：

Df =     A    B
     0   'a'  {'a': '2'}
     1   'c'  {'c': '32'}
     2   'a'  {'a': '6'}
     3   'd'  {'d': '76'}

我不是在一个数据框里得到的：

d = {k: v for k, v in my_dict.items() if k == 'a'}

一行，但我不能让这个工作，公平地说，我不希望它直接工作，但希望我是接近：

Test_df['B'] = {k: v for k, v in test_df['B'].items() if k == test_df['A']}

我得到以下错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我需要做些什么才能让它工作，或者有更好更有效的方法吗？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76383242/dictionary-comprehension-within-pandas-dataframe-column

3条答案

按热度按时间

bfhwhh0e1#

你可以在zip中使用列表解析：

df['B'] = [{x: d[x]} for x, d in zip(df['A'], df['B'])]

输出：

A            B
0  a   {'a': '2'}
1  c  {'c': '32'}
2  a   {'a': '6'}
3  d  {'d': '76'}

赞(0）回复(0）举报 2023-06-04

chy5wohz2#

您可以使用以下命令在pandas中简单有效地完成此操作：

df['B'] = df.apply(lambda x: {x[0]: x[1][x[0]]}, axis=1)

输出：

A   B
0   a   {'a': '2'}
1   c   {'c': '32'}
2   a   {'a': '6'}
3   d   {'d': '76'}

请注意，如果键不存在，则不会进行错误检查

赞(0）回复(0）举报 2023-06-04

swvgeqrz3#

class MyDict():
    def __init__(self, d: dict) -> None:
        self.dict = d

    def __sub__(self, other):
        return {x: self.dict[x] for x in other}
    
df.B.map(MyDict) - df.A

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