我有一個示例數據框，例如： cid pos 0 11 29 1 22 29 2 22 29 3 33 29 4 44 29 現在是一個元組列表，例如：[(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]我想從元組列表（第二個元素）創建另一列。僅當 df 列中的第一個元素匹配時cid：喜歡： cid pos new_pos0 11 29 31 22 29 12 22 29 13 33 29 44 44 29 4初學者與熊貓，任何幫助都會很棒！謝謝
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慕尼黑的夜晚無繁華
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您可以將元組列表轉換為字典并使用map它：
b = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df["b"] = df["cid"].map(dict(b))
print(df)
cid pos b
0 11 29 3
1 22 29 1
2 22 29 1
3 33 29 4
4 44 29 4
慕虎7371278
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嘗試：
# Toy dataframe
df = pd.DataFrame({"cid":[11,22,22,33,44],"pos":[29,29,29,29,29]})
lista = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
# Solution:
df.merge(pd.DataFrame(lista, columns = ["cid", "new_pos"]), on = "cid")
輸出：
嗶嗶one
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我們可以從您的元組創建第二個數據框，然后使用 panda 的許多合并函數之一，我們可以從元組中獲取第二個元素。
讓我們map在這個例子中使用：
t = [(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4), (55, 7), (66, 2)]
df['new_pos'] = df['cid'].map(pd.DataFrame(t,columns=['cid','pos']).set_index('cid')['pos'])
cid pos new_pos
0 11 29 3
1 22 29 1
2 22 29 1
3 33 29 4
4 44 29 4
分解一下：
pd.DataFrame(t,columns=['cid','pos']).set_index('cid')['pos']
產量：
cid
11 3
22 1
33 4
44 4
55 7
66 2
Name: pos, dtype: int64
map在列上使用將cid數據幀中的實例與元組匹配，并返回所選的列值，在本例中為pos。
智慧大石
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我投票將 tuokes 列表放入第二個數據幀，然后進行左合并：
df1 = pd.DataFrame([{'cid': 11, 'pos': 29},
{'cid': 22, 'pos': 29},
{'cid': 22, 'pos': 29},
{'cid': 33, 'pos': 29},
{'cid': 44, 'pos': 29}])
df2 = pd.DataFrame([(11, 3), (22, 1), (33, 4), (44, 4),
(55, 7), (66, 2)], columns=['cid', 'new_pos'])
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='cid')
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