如何在 Python Pandas 中搜索列元素和对应的映射？

Question

我有一个数据框df1，如下所示，它有一个标签列表。

                       tags

            0            label

            0         document

            0             text

            0            paper

            0           poster

                     ...    

            21600         wood

            21600      hot tub

            21600          tub

            21600      terrace

            21600      blossom

还有另一个数据框df2，它映射到 df 中存在的标签，映射到列名“name”。

                name        iab

        0   abies       Nature and Wildlife 

        1   absinthe    Food & Drink    

        2   abyssinian  Pets    

        3   accessories Style & Fashion 

        4   accessory   Style & Fashion 

          ...   ... ... ... ...

        1595 rows × 4 columns

本质上，这个想法是在 df2 中搜索与 df1 中的标签相对应的列“名称”以找到相应的“iab”映射并输出具有两列的 CSV - 标签及其对应的“iab”映射。

输出看起来像这样：

                        tags      iab

            0            label    <corresponding iab mapping 

                                   to 'name' found in df2>

            0         document

            0             text

            0            paper

            0           poster

                     ...    

            21600         wood

            21600      hot tub

            21600          tub

            21600      terrace

            21600      blossom

我需要帮助才能实现这一目标。先感谢您！

笔记：

我试过的是

    df_iab[df_iab['name'].isin(df['image_CONTAINS_OBJECT'])]

但这只会将 df2 缩减为与“标签”匹配的“iab”，但不会真正执行搜索并映射找到的值。

Answer 1

合并：new_df&nbsp;=&nbsp;df1.merge(df2,&nbsp;how='left',&nbsp;left_on='tags',&nbsp;right_on='name')

Answer 2

另一种方法是使用.map将iab详细信息从传输df2到df1。df1['iab']=df1.tags.map(dict(zip(df2.name,df2.iab)))怎么运行的#come up with a dictionary of name and `iab` in `df2`.d=dict(zip(df2.name,df2.iab))# Map the dict to df1 using the tag columndf1.tags.map(d)