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Pandas嵌入字典到具有列名匹配键的列

Pandas是一个Python数据分析库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。在Pandas中,可以使用字典来创建和操作DataFrame对象,DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一,类似于Excel中的表格。

在将字典嵌入到具有列名匹配键的列时,可以通过以下步骤进行操作:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个字典:
代码语言:txt
复制
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'London']}
  1. 将字典转换为DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个包含三列(Name、Age、City)的DataFrame对象。

  1. 嵌入字典到具有列名匹配键的列:

假设我们有一个包含某人的收入信息的字典:

代码语言:txt
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income = {'Alice': 5000, 'Bob': 6000, 'Charlie': 7000}

我们可以使用map函数将这个字典嵌入到DataFrame的一个新列中:

代码语言:txt
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df['Income'] = df['Name'].map(income)

这将会在DataFrame中创建一个新列'Income',并将收入信息嵌入到该列中。

完整示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

income = {'Alice': 5000, 'Bob': 6000, 'Charlie': 7000}
df['Income'] = df['Name'].map(income)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
      Name  Age         City  Income
0    Alice   25     New York    5000
1      Bob   30  Los Angeles    6000
2  Charlie   35       London    7000

这样就成功地将字典嵌入到具有列名匹配键的列中。

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