我有一个数据框和一个字典，字典的键与数据框的索引值相同，如下所示：
A = pd.DataFrame([[1, 5, 2], [2, 4, 4], [3, 3, 1], [4, 2, 2], [5, 1, 4]],
columns=['A', 'B', 'C'], index=["1a", "2a", "3a", "4a", "5a"])
B = {'1a': 0.5, '2a': 0.75, '3a': 0.625, '4a': 0.55, '5a': 1}
如何将字典的值转换为数据框中列的值，使其与各自的键-索引值匹配。所以输出将是这样的：
A B C D
1a 1 5 2 0.5
2a 2 4 4 0.75
3a 3 3 1 0.625
4a 4 2 2 0.55
5a 5 1 4 1
新列“ D”具有字典“ B”中的所有值，并且数据框中的每个索引值均与dict中的相应键值匹配。
谢谢
您可以包装dictwith pandas.Series，然后将其简单地创建为一列：
In [633]: A['D'] = pd.Series(B)
In [634]: A
Out[634]:
A B C D
1a 1 5 2 0.500
2a 2 4 4 0.750
3a 3 3 1 0.625
4a 4 2 2 0.550
5a 5 1 4 1.000
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