将外部值映射到 Pandas 中的数据框值

在数据科学和分析中，Pandas 是一种广泛使用的 Python 库，用于数据操纵和分析。在有些情况下，我们需要将来自外部数据源的值映射到 Pandas 数据框中的值。这可以通过多种方法实现，本文将介绍一些常用的方法。

创建字典映射

最常见的方法是使用 Python 的字典来映射值。假设我们有一个名为 df 的 Pandas 数据框，其中有一个名为 gender 的列，其中包含字符串 'M' 和 'F'。我们希望将这些字符串映射为 'Male' 和 'Female'。我们可以创建一个字典，并使用 Pandas 的 replace() 函数将值替换为字典中的值。

mapping = {'M': 'Male', 'F': 'Female'}
df['gender'] = df['gender'].replace(mapping)

在这个例子中，我们使用了 replace() 函数，并将其传递给要替换值的列，然后传递替换字典。

使用 apply 函数

如果我们需要更复杂的映射逻辑，我们可以使用 Pandas 的 apply() 函数，以函数作为参数传递给它。在这个函数中，我们可以编写我们需要的任何逻辑。

例如，我们有一个包含 age 列的数据框，我们希望将所有年龄小于 18 岁的值替换为 'Child'，年龄大于或等于 18 岁的值替换为 'Adult'。

def map_age(age):
    if age < 18:
        return 'Child'
    else:
        return 'Adult'

df['age'] = df['age'].apply(map_age)

在这个例子中，我们创建了一个名为 map_age() 的函数，并在 apply() 函数中将其作为参数传递。这个函数接受一个年龄参数，如果这个年龄小于 18，它会返回字符串 'Child'，否则返回字符串 'Adult'。

使用 lambda 表达式

除了 apply() 函数，我们还可以使用 Python 的 lambda 表达式。我们可以使用 lambda 表达式编写短小的函数，而不必定义一个真正的函数并将其传递给 apply() 函数。

以下示例演示如何使用 lambda 表达式将 $ 符号从一个数据框中的列中删除。

df['price'] = df['price'].apply(lambda x: float(x.strip('$')))

在这个例子中，我们创建了一个 lambda 表达式，并将其传递给 apply() 函数。这个 lambda 表达式使用 Python 的 strip() 函数删除 $ 符号，并使用 float() 函数将结果转换为浮点数。

结论

Pandas 是一个非常强大的 Python 库，它提供了许多方法来操作数据。本文介绍了三种常用的方法来将外部值映射到 Pandas 中的数据框值，包括使用字典映射、apply 函数和 lambda 表达式。请根据实际情况选择最适合您的场景的方法。