我有兩個數據框，第一個是：id code1 22 33 34 1第二個是：id code name1 1 Mary2 2 Ben3 3 John我想映射數據框 1，使其看起來像：id code name1 2 Ben2 3 John3 3 John4 1 Mary我嘗試使用此代碼：mapping = dict(df2[['code','name']].values)df1['name'] = df1['code'].map(mapping)我的映射是正確的，但是映射值都是NAN：mapping = {1:"Mary", 2:"Ben", 3:"John"}id code name1 2 NaN2 3 NaN3 3 NaN4 1 NaN誰能知道為什么要解決？
2 回答
臨摹微笑
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問題是列中的值類型不同，code因此有必要將astype兩者中的相同類型轉換為整數或字符串：
print (df1['code'].dtype)
object
print (df2['code'].dtype)
int64
print (type(df1.loc[0, 'code']))
<class 'str'>
print (type(df2.loc[0, 'code']))
<class 'numpy.int64'>
mapping = dict(df2[['code','name']].values)
#same dtypes - integers
df1['name'] = df1['code'].astype(int).map(mapping)
#same dtypes - object (obviously strings)
df2['code'] = df2['code'].astype(str)
mapping = dict(df2[['code','name']].values)
df1['name'] = df1['code'].map(mapping)
print (df1)
id code name
0 1 2 Ben
1 2 3 John
2 3 3 John
3 4 1 Mary
GCT1015
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另一種方法是使用 dataframe.merge
df.merge(df2.drop(['id'],1), how='left', on=['code'])
輸出：
id code name
0 1 2 Ben
1 2 3 John
2 3 3 John
3 4 1 Mery
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