通过迭代替换 Pandas DataFrame 中的数组值

debugcn 发表于 Dev

卡勒

我正在使用一个 Pandas DataFrame，它在数组中有一列条目，例如以下示例：

    user_id    tags
0      1       [a,b,c]
1      2       [a,b,d]
2      3       [b,c]
...
n      n       [a,d]

我有一些与 JSON 对象中的简化标签相关的标签 ID，我正在尝试使用以下方法用它们的非简化变体替换条目：

for user_tags in dataset['tags']:
    for tag in user_tags:
        for full_tag in UUIDtags['tags_full']:
            if full_tag['id'] == tag:
                tag = entry['name']

id和name是 JSON 对象中对应的简化标签和完整标签名称。

但是，这不会在执行时更改值；是否有我缺少的 Pandas 方法来替换这些值？恐怕我会替换整个数组而不是替换单个条目。

谢谢！

编辑：JSON 对象 ( UUIDtags) 包含的示例。

{
    "tags_full": [{
        "id": "a",
        "name": "Alpha"
    }, {
        "id": "b",
        "name": "Beta"
....

间谍006

创建示例数据。

>>> df = pd.DataFrame({'tags':[list(['a', 'b', 'c']), 
list(['a', 'b', 'd']), list(['b', 'c'])], 'user_id': [i for i in range(1,4)]})

>>> df
        tags  user_id
0  [a, b, c]        1
1  [a, b, d]        2
2     [b, c]        3

生成一个以字母为键、全标签为值的替换字典。

>>> replace_dict = {'a': 'Alpha', 'b': 'Beta', 'Charlie': 'c', 'Delta': 'd'}

好的，回到解决方案......使用中的相应值替换每行中的行和字母的迭代replacement_dict。

>>> for row in range(len(df)):
...     for tag in range(len(df.loc[row, 'tags'])):
...             df.loc[row, 'tags'][tag] = replace_dict[df.loc[row, 'tags'][tag]]
...

这是结果。

>>> df
                     tags  user_id
0  [Alpha, Beta, Charlie]        1
1    [Alpha, Beta, Delta]        2
2         [Beta, Charlie]        3

旁注：的创建replacement_dict是根据我的示例数据中出现的字母临时创建的替换字典。为了为您的完整数据生成这样的替换字典，您可以这样做。

例如，假设UUIDtags是您的完整 JSON 对象

>>> UUIDtags = {'tags_full': [{'id':'a', 'name':'Alpha'}, {'id':'b', 'name':'Beta'}]}

我们可以像这样生成一个替换字典

>>> uuidtags_dict = {}
>>> for tag in UUIDtags['tags_full']:
...     uuidtags_dict[tag['id']] = tag['name']
... 
>>> uuidtags_dict
{'a': 'Alpha', 'b': 'Beta'}

这一代替换字典将根据您在编辑中提供的示例扩展到您的整个 JSON 对象。

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