如何根据列中的内容自动填充Pandas中的行？

Question

在Python3和pandas中，有一个数据框，其中有几十个关于食物特性的列和行。总结如下：

alimentos = pd.read_csv("alimentos.csv",sep=',',encoding = 'utf-8')
alimentos.reset_index()
index   alimento    calorias
0   0   iogurte     40
1   1   sardinha    30
2   2   manteiga    50
3   3   maçã        10
4   4   milho       10

“alimento”（食品）一栏中有“iogurte”、“sardinha”、“manteiga”、“maçã”和“milho”等行，它们是食品名称。你知道吗

我需要在这个数据框中创建一个新的列，它将告诉我们什么是食物。我给它起名叫“classificacao”

alimentos['classificacao'] = ""
alimentos.reset_index()
index   alimento    calorias    classificacao
0   0   iogurte     40  
1   1   sardinha    30  
2   2   manteiga    50  
3   3   maçã        10  
4   4   milho       10 

根据“alimento”列中的内容，我想自动填充“classificacao”列中的行

例如，在查找“iogurte”时，填充->；“laticino”。当找到“撒丁岛”->；“佩克斯”。找到“manteiga”->；“gordura动物”。当找到“maçã”->；“fruta”时。找到“米尔霍”->；“麦片”

请问，有没有办法在我找到这些字符串时自动填充行？你知道吗

Answer 1

如果在“alimento”列中有所有可能值的映射，您只需创建一个字典并使用.map(d)，如下所示：

df = pd.DataFrame({'alimento': ['iogurte','sardinha', 'manteiga', 'maçã', 'milho'],  
                   'calorias':range(10,60,10)})

d = {"iogurte":"laticinio", "sardinha":"peixe", "manteiga":"gordura animal", "maçã":"fruta", "milho": "cereal"}

df['classificacao'] = df['alimento'].map(d)

然而，在现实生活中，我们通常无法映射dict中的所有内容（因为异常值是千载难逢的，错误的输入等等），在这种情况下，上面的内容将在“classificacao”列中返回NaN。这可能会导致一些问题，因此请考虑设置一个默认值，例如“Other”或“Unknown”。除此之外，只需在map(d)之后附加.fillna("Other")。你知道吗