对于数据框df1如下：
id products black metal non-ferrous metals precious metal
0 M0066350 copper NaN NaN NaN
1 M0066352 aluminum NaN NaN NaN
2 M0066353 gold NaN NaN NaN
3 M0066354 silver NaN NaN NaN
4 S0200837 soybean NaN NaN NaN
5 S0212350 Apple NaN NaN NaN
6 S0212351 iron ore NaN NaN NaN
7 S0212352 coke NaN NaN NaN
8 S0212353 others 1.0 NaN 1.0
我希望根据以下内容cols = ['black metal', 'non-ferrous metals', 'precious metal']用1s填充列customized_dict：
customized_dict = {
'black metal': ['iron ore', 'coke'],
'non-ferrous metals': ['copper', 'aluminum'],
'precious metal': ['gold', 'silver']
}
请注意，键来自 in 的列名df1和values来自productsin的内容df1。
所以我的问题是如何获得以下输出：
id products black metal non-ferrous metals precious metal
0 M0066350 copper NaN 1.0 NaN
1 M0066352 aluminum NaN 1.0 NaN
2 M0066353 gold NaN NaN 1.0
3 M0066354 silver NaN NaN 1.0
4 S0200837 soybean NaN NaN NaN
5 S0212350 Apple NaN NaN NaN
6 S0212351 iron ore 1.0 NaN NaN
7 S0212352 coke 1.0 NaN NaN
8 S0212353 others 1.0 NaN 1.0
编辑：列中有重复的新数据products。
id products black metal non-ferrous metals precious metal
0 S0212350 Apple NaN NaN NaN
1 M0066352 aluminum NaN 1.0 NaN
2 S0212352 coke 1.0 NaN NaN
3 S0212354 coke 1.0 NaN NaN
4 M0066350 copper NaN 1.0 NaN
5 M0066353 gold NaN NaN 1.0
6 S0212351 iron ore 1.0 NaN NaN
7 S0212353 others 1.0 NaN 1.0
8 M0066354 silver NaN NaN 1.0
9 S0200837 soybean NaN NaN NaN
在列上使用一个简单的循环和update：
customized_dict = {
'black metal': ['iron ore', 'coke'],
'non-ferrous metals': ['copper', 'aluminum'],
'precious metal': ['gold', 'silver']
}
df.update(df.iloc[:,2:].apply(lambda c: c[df['products']
.isin(customized_dict[c.name])]
.fillna(1)))
输出：
id products black metal non-ferrous metals precious metal
0 M0066350 copper NaN 1.0 NaN
1 M0066352 aluminum NaN 1.0 NaN
2 M0066353 gold NaN NaN 1.0
3 M0066354 silver NaN NaN 1.0
4 S0200837 soybean NaN NaN NaN
5 S0212350 Apple NaN NaN NaN
6 S0212351 iron ore 1.0 NaN NaN
7 S0212352 coke 1.0 NaN NaN
8 S0212353 others 1.0 NaN 1.0
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句