如何使用 Pandas 系列作为另一个系列的查找

用户1717828

对于两个系列：一个带有数字标识符，另一个是将这些标识符与名称相关联的查找，我如何加入它们？例子：

带有数字 ID 的系列：

data_series = pd.Series(np.random.randint(0,100,5),
                        index = ["id_"+i for i in np.arange(5).astype('str')])
print(data_series)

id_0    38
id_1    35
id_2    36
id_3    32
id_4    94
dtype: int64

带有要查找的名称的系列：

name_lookup_series = pd.Series(['Google','YouTube','Facebook','Baidu','Wikipedia'],
                        index=["id_"+i for i in np.arange(5).astype('str')])
print(name_lookup_series)

id_0       Google
id_1      YouTube
id_2     Facebook
id_3        Baidu
id_4    Wikipedia
dtype: object

所需的数据帧：

Google       38
YouTube      35
Facebook     36
Baidu        32
Wikipedia    94
dtype: int64

我可以通过破解 Pandas-fu 来做到这一点，但这join是一个看起来很普通的操作，我认为有一种更惯用的方法来做到这一点。我目前的方法：

data_series.index = data_series.index.map(lambda x: name_lookup_series.loc[x])

有没有另一种方法可以做到这一点，最好使用更简洁的代码并在一行中？

耶斯列

rename仅使用- 因为使用index：

s = data_series.rename(name_lookup_series)
#it is same as
#s = data_series.rename(index=name_lookup_series)
print (s)
Google       29
YouTube      57
Facebook     48
Baidu        16
Wikipedia    14
dtype: int32

另一个解决方案 - 有点复杂 - 转换为Seriesand map：

data_series.index = data_series.index.to_series().map(name_lookup_series)
print (data_series)
Google       29
YouTube      57
Facebook     48
Baidu        16
Wikipedia    14
dtype: int32

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