使用字典将数据应用于数据框列 - Python

Pandas是一个重要的Python库，用于数据分析。它为数据带来了许多方便函数。在Pandas中，将字典应用于数据框列是非常常见的。在本文中，我们将介绍如何使用字典将数据应用于数据框列。

准备数据

首先，我们需要准备一些数据，以便讲解该如何将字典应用于数据框列。以下是我们将要使用的数据：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'John', 'Merry', 'Kate'], 'age': [26, 34, 29, 31], 'country': ['China', 'USA', 'Canada', 'UK'], 'salary': [5000, 7000, 4500, 8000], 'dept': ['IT', 'Sales', 'HR', 'IT']}
df = pd.DataFrame(data)

使用字典将数据应用于数据框列

我们可以使用字典将数据应用于数据框列。下面是一个例子：

首先，我们创建一个Python字典，它包含新的数据：

new_data = {'IT': 5500, 'Sales': 7500, 'HR': 5000}

然后，我们可以将这个字典应用于数据框的salary列。我们可以使用下面的代码：

df['salary'] = df['dept'].map(new_data)

上面代码行将使用map()函数将字典应用于数据框的salary列。这将取出每个岗位对应的薪水，并将其应用于数据框。

我们还可以使用字典将数据应用于数据框的其它列。以下是一个例子：

new_country_data = {'Tom': 'India', 'John': 'USA', 'Merry': 'Canada', 'Kate': 'UK'}
df['country'] = df['name'].map(new_country_data)

上述代码行将使用map()函数将字典应用于数据框的country列。这将使用字典中的数据更新每个人的国家信息。

总结

这篇文章介绍了如何使用Python字典将数据应用于数据框列。我们使用了map()函数将字典应用于数据框。我们还演示了如何应用字典来更新数据框的不同列。这些简单但强大的技巧可以帮助您有效地处理Pandas中的数据。