我是python的新手,并试图从字典中获取值,其中键在数据帧列(pandas)中定义.我搜索了很多,最接近的是a

在下面的链接中的问题,但它没有答案.

所以,在这里,我试图找到相同类型的问题的答案.

我有一本字典

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

以及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,但以下是我唯一可以提出并且无法正常工作的内容:

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:不可用类型:’numpy.ndarray’

更新的问题:

对于pandas DataFrame,比如’df’,我如何用米型作为标记词典的关键来绘制速度超过米.

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……

解决方法:

将dict作为arg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

这将查找dict中的键值并从dict返回相关值.

标签:python,dictionary,key,dataframe,pandas

来源: https://codeday.me/bug/20190717/1489465.html

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