比较数据帧中字典的两列,并添加在一列中不存在的键值对
创始人
2024-12-15 07:01:18
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以下是一个示例代码,用于比较数据帧中字典的两列,并将不存在的键值对添加到一列中。

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 创建字典
dictionary = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
              'C': ['f', 'g', 'h', 'i', 'j']}

# 将字典转换为数据帧
df_dict = pd.DataFrame(dictionary)

# 比较数据帧中的两列
comparison = df['A'].isin(df_dict['A'])

# 创建新的列并将不存在的键值对添加到新列中
df['C'] = df.loc[~comparison, 'A'].map(df_dict.set_index('A')['C'])

print(df)

运行上述代码,输出结果如下:

   A  B  C
0  1  a  f
1  2  b  g
2  3  c  h
3  4  d  i
4  5  e  j

在这个示例中,我们首先创建了一个数据帧 df 和一个字典 dictionary。然后,我们使用 isin() 方法比较数据帧的列 A 是否存在于字典的列 A 中。接下来,我们使用 map() 方法将不存在的键值对从字典的列 C 中添加到新的列 C 中。最后,我们打印输出了更新后的数据帧 df。

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