将列中的pandas值替换为来自不同datafram的查找

Question

我有一个参考数据帧，如下所示：

    Variables   Key Values  
0   GRTYPE      40  Total exclusions 4-year schools
1   GRTYPE      2   4-year institutions, Adjusted cohort
2   GRTYPE      3   4-year institutions, Completers 
41  CHRTSTAT    2   Revised cohort
42  CHRTSTAT    3   Exclusions
43  CHRTSTAT    4   Adjusted cohort 
57  SECTION     12  Bachelors/ equiv .
58  SECTION     23  Bachelors or equiv 2009 .

我想用参考数据框替换下面主数据框中的值：

^{pr2}$

最终结果将是：

    GRTYPE                                CHRTSTAT          SECTION
0   Total exclusions 4-year schools         Revised cohort       Bachelors/ equiv . 
1   4-year institutions, Adjusted cohort    Exclusions           Bachelors/ equiv .         
2   4-year institutions, Adjusted cohort    Adjusted cohort      Bachelors or equiv 2009 .      
3   4-year institutions, Completers         Revised cohort       Bachelors/ equiv . 
4   4-year institutions, Completers         Exclusions           Bachelors or equiv 2009 .  

在熊猫或Python身上最好的方法是什么？我尝试从第一个数据帧连接和提取变量，然后在第二个数据帧上循环，但是没有得到任何结果。在

Answer 1

使用map

您需要将Variables和Key设置为映射数据帧的索引，然后简单地对列使用map。在

mapping_df = mapping_df.set_index(['Variables', 'Key'])
df = df.apply(lambda x: x.map(mapping_df.loc[x.name]['Values']))

同：

^{pr2}$

输出：

                                 GRTYPE         CHRTSTAT                    SECTION
0       Total exclusions 4-year schools   Revised cohort         Bachelors/ equiv .
1  4-year institutions, Adjusted cohort       Exclusions         Bachelors/ equiv .
2  4-year institutions, Adjusted cohort  Adjusted cohort  Bachelors or equiv 2009 .
3       4-year institutions, Completers   Revised cohort         Bachelors/ equiv .
4       4-year institutions, Completers       Exclusions  Bachelors or equiv 2009 .