数据分析|Python | Pandas | 多列映射匹配到新列 python|Pandas

pandas | 映射匹配基于一列或多列中的值，根据映射字典的键值对，得到新列
最后修改日期：2021年11月19日
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映射匹配

pandas | 映射匹配
示例数据
一对一映射
- mapping
- - 原始数据
  - 自定义字典
  - 完整字典
  - - 完整键
    - 完整字典
  - 映射
多对一映射
- apply
- - 原始数据
  - 自定义字典
  - - 字典A
    - 字典B
  - 完整字典
  - - 完整键
    - 完整字典
  - 映射
参考文章

示例数据

一对一映射 mapping 原始数据

# example print(data)''' ANum...Bpriority 0Y962...PHighest .................. 556t84...FMedium .................. 560t193...FLow '''

自定义字典
基于单列中的值，提出自定义字典。此例中，有自定义字典1个，键为A列中的值，值为被映射到C列中相应的值。

# key, 'A'; value, 'C'; mapping 'A' values to 'C' values A_to_C_Short = { ... ('Y', ...): 'P', ... (..., 't'): 'Others' }# len(A_to_C_Short.keys()) = 6''' m = 0 for n in A_to_C_Short.keys(): m += len(n) # m = 26 # there are 26 values in total '''

完整字典
完整键键为A列中的值。

# 'A' A = data.groupby('A').agg('sum').index.to_list()# len(A) = 49''' ['A', 'B', ...] '''

完整字典键为A列中的值，值为经过字典映射后理应被映射到C列中相应的值。

# primary mapping: mapping 'A' items in 'A' col to get a A_to_C full dict A_to_C_Full = {} for i in A: for j in A_to_C_Short: if i in j: A_to_C_Full[i] = A_to_C_Short[j]''' print(A_to_C_Full): {..., 'Y': 'P', ..., 't': 'Others', ...}print(len(A_to_C_Full)) 26 '''

映射
经过完整字典将基于A列中的值映射到C列中相应的值。

# secondary mapping: mapping 'A' values in 'A' col to new values in 'C' col by A_to_C_Full dict data['C'] = data['A'].map(A_to_C_Full).fillna(0)''' ANum...C 0Y962P ............... 556t84...Others ............... 560t193...Others '''

多对一映射 apply 原始数据

# example print(data)''' ANum...Bpriority 0Y962...PHighest .................. 556t84...FMedium .................. 560t193...FLow '''

自定义字典
基于多列中的值，提出自定义字典。此例中，有自定义字典2个，键为A或B列中的值，值为被映射到C列中相应的值。
字典A 键为A列中的值，值为被映射到C列中相应的值。

# key, 'A'; value, 'C'; mapping 'A' values to 'C' values A_to_C_Short = { ... ('Y', ...): 'P', ... (..., 't'): 'Others' }# len(A_to_C_Short.keys()) = 6''' m = 0 for n in A_to_C_Short.keys(): m += len(n) # m = 26 # there are totally 26 items in 6 keys '''

字典B 键为B列中的值，值为被映射到C列中相应的值。

# key, 'B'; value, 'C'; mapping 'B' values to 'C' values B_to_C_Short = { 'P': 'P', ('A', 'F', 'H', 'R', 'None', 'F'): 'N' }

完整字典
完整键键为A列与B列中的值组成的元组。

# 'A' & 'B' multi index in the format of tuple MultiIndex = data.groupby(['A', 'B']).agg('sum').index.to_list()# ''' print(len(MultiIndex)) 53print(MultiIndex) [('AR', 'F'), ('BW', 'P'), ('CW', 'P'), ...] '''

完整字典键为A列与B列中的值组成的元组，值为经过字典A和字典B映射后理应被映射到C列中相应的值。

# based on tuple values in 'A' col and 'B' col, and user define dicts, # get a A & B col to C col mapping dict MultiIndex_to_C_Full = {} for i in MultiIndex:# i, e.g. ('AR', 'F') for j in A_to_C_Short:# j, e.g. ('Y', ...) for k in B_to_C_Short:# k, e.g. ('A', 'F', 'H', 'R', 'None', 'F') if k == 'P': if i[1] == k and i[0] in j: MultiIndex_to_C_Full[i] = A_to_C_Short[j] else: if i[1] in k and i[0] not in j: MultiIndex_to_C_Full[i] = B_to_C_Short[k] ''' print(len(MultiIndex_to_C_Full)) 53pprint(MultiIndex_to_C_Full) {('AR', 'F'): 'N', ... ('Y', 'P'): 'P', '''

映射
【数据分析|Python | Pandas | 多列映射匹配到新列】经过完整字典将基于A和B列中的值映射到C列中相应的值。