如何根据第二个数据帧映射第一个数据帧中的值？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何根据第二个数据帧映射第一个数据帧中的值？

【英文标题】：How to map the values in first dataframe based on second dataframe?

【发布时间】：2020-06-22 04:02:37

【问题描述】：

我有两个数据框。 df1 是主要的 df，df2 是参考数据帧。 df1 看起来像这样：

u1d               Status: Partisipant status         Country:Country from URL
122                           2                                4    
123                           4                                11
124                           1                                14

和 df2 看起来像这样，这是一个参考。

我希望在 df1 中我的所有值都映射到代码，例如 Status: Participant status 2 is Terminated 所以它应该代替 2 映射为 Terminated 和所有其他列。我有大约 2000 列，所以我也需要有效的方法。

【问题讨论】：

@jezrael 你能帮忙吗？

是的，我创建了答案。

【参考方案1】：

可能的解决方案是通过DataFrame.melt 重塑，通过DataFrame.merge 添加新列，最后DataFrame.pivot：

df = (df1.melt('u1d', var_name='Variable_name', value_name='Value Code')
         .merge(df2, how='left')
         .pivot('u1d','Variable_name','Value Name'))

另一个想法：

for c in df1.columns[1:]:
    s = df2[df2['Variable_name'].eq(c)].set_index('Value Code')['Value Name']
    df1[c] = df1[c].map(s)

【讨论】：

你认为它会根据df2映射所有列吗？我期待基于 df2 创建嵌套字典，然后对其进行映射。

@s_khan92 - 添加了另一个解决方案

获取 uuid 错误，当我更改 df1.columns[1:] 1 ->3 然后其他列错误

我实际上基于 df2 d = for i in df['Varaible_Name'].unique(): d[i] = [df['Value Code'][j]: df['Value Name'][j] for j in df[df['Varaible_Name']==i].index] 创建了 dict，然后我想最好映射，但我不确定如何使用嵌套字典映射多个列

第一个解决方案我得到了这个错误：ValueError: You are trying to merge on object and float64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat