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