使用数据框中的现有列分配列值的问题

Question

我正在尝试在数据框中创建一个新列，该列根据另一列中的值分配值。我使用的代码分配了值，但不是我想要的。我不确定我错过了什么。

代码示例如下：

#define track styles

short = [4,6,8,9,11,20,24,28,30,33,35]

inter = [2,3,7,12,13,17,19,25,27,32,34,36]

long = [5,14,15,21,23,26]

plate = [1,10,18,31]

road = [16,22,29]

#input driver and stat info    

driver1 = input('Choose driver: ')

#read driver data to dataframe

df = pd.read_csv(driver1 + '_2018.csv')

#add track type

df['Type'] = ''

for i in range(len(df)):

    if df['Race'][i] in short:

        df['Type'][i] = 'short'

    elif df['Race'][i] in inter:

        df['Type'] = 'intermediate'

    elif df['Race'][i] in long:

        df['Type'] = 'long'

    elif df['Race'][i] in plate:

        df['Type'] = 'plate'

    else:

        df['Type'] = 'road'

print(df.head())

我得到以下输出：

C:\EclipseWorkspace\csse120\Personal\NASCAR_Projects\Other\driver_review.py:45: SettingWithCopyWarning: 

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

  df['Type'][i] = 'short'

   Race  Start  Mid Race      ...       Total Laps  DRIVER RATING          Type

0     1      5        23      ...              207          105.2  intermediate

1     2     16         7      ...              325           94.2  intermediate

2     3     10         2      ...              267          106.1  intermediate

3     4      5        11      ...              311           80.0  intermediate

4     5      6         3      ...              200          113.0  intermediate

[5 rows x 20 columns]

请注意，“类型”列返回所有“中间”，而它应该包括 ['plate', 'intermediate', 'intermediate', 'short', 'long']。

Answer 1

使用map和dictionary- 首先通过键中的新名称和值中的列表创建字典，然后在字典理解中相互交换到平面字典：d = {'short':short,      'intermediate':inter,     'long':long,     'plate':plate,     'road':road}d1 = {k: oldk for oldk, oldv in d.items() for k in oldv}df['Type'] = df['Race'].map(d1)print (df)   Race  Start  Mid Race  Total Laps  DRIVER RATING          Type0     1      5        23         207          105.2         plate1     2     16         7         325           94.2  intermediate2     3     10         2         267          106.1  intermediate3     4      5        11         311           80.0         short4     5      6         3         200          113.0          long如果想要将前 4 个类别中不匹配的所有值设置为从第一个字典中road删除road并添加fillna所有不匹配的值：d = {'short':short,      'intermediate':inter,     'long':long,     'plate':plate}d1 = {k: oldk for oldk, oldv in d.items() for k in oldv}df['Type'] = df['Race'].map(d1).fillna('road')详情：print (d1){    4: 'short', 6: 'short',    8: 'short', 9: 'short',    11: 'short',    20: 'short',    24: 'short',    28: 'short',    30: 'short',    33: 'short',    35: 'short',    2: 'intermediate',    3: 'intermediate',  7: 'intermediate',    12: 'intermediate', 13: 'intermediate',    17: 'intermediate', 19: 'intermediate',    25: 'intermediate', 27: 'intermediate',    32: 'intermediate', 34: 'intermediate',    36: 'intermediate', 5: 'long',    14: 'long', 15: 'long',    21: 'long', 23: 'long',    26: 'long', 1: 'plate',    10: 'plate',    18: 'plate',    31: 'plate',    16: 'road',    22: 'road', 29: 'road'}