python通過搜索字典替換值

Question

我是一名python大一新生。最近，我遇到了一個非常簡單的question.First，存在具有也就是說，如縮寫字典：

{'a':apple,'b':bread,'c':coke} 

此外，還有一個數據幀，其索引{'a','b','c'}，我想通過搜索替換指數該dictionary.So結果將是

{'apple','bread','coke'} 

其實，我知道我可以通過訪問每一個item.However使用循環，這種方法可能是可怕的龐大的數據。

所以我想知道是否還有其他有效的方法可以使用？

Answer 1

如果您希望將其替換爲其他東西，則必須訪問每個元素。這裏有一個關於如何在python中實現它的想法。

假設你的數據集看起來是這樣的：

d = {'a':'apple', 'b': 'bread', 'c':'coke'} 
l = ['a', 'b', 'c'] 

你可以做這樣的事情使用列表理解：

# look in the dictionary for the value, 
# if it's there replace with the value, else let it be there as it is 

l = [d[e] if e in d else e for e in l] 

或使用地圖：

l = map(lambda e: d[e] if e in d else e, l) 

Answer 2

我不認爲有一種方法可以在不迭代元素的情況下替換值，但是如果你想保留你的代碼簡單，你可以嘗試這樣的事：

dict1 = {'a': 'apple','b': 'bread' ,'c':'coke'} 
auxList = ['a', 'b', 'c'] 

auxList = [dict1.get(elem) for elem in auxList] 

print(auxList) 

結果是：

['apple', 'bread', 'coke'] 

，或者你可以嘗試：

auxList = list(map(lambda elem: dict1.get(elem), auxList)) 

結果將再次爲：

['apple', 'bread', 'coke'] 

Answer 3

回答熊貓的DataFrame -

import pandas as pd 

a = ['a','b','c'] 
b = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 
df = pd.DataFrame(index=a, data=b) 
dic = {'a':'apple','b':'bread','c':'coke'} 
df 
    0 1 2 
a 1 2 3 
b 4 5 6 
c 7 8 9 

通過數據框指數獲取字典值：

[dic.get(a) for a in df.index] 
['apple', 'bread', 'coke'] 

SET指數：

df.set_index(keys=[[dic.get(a) for a in df.index]], inplace=True) 
df 
     0 1 2 
apple 1 2 3 
bread 4 5 6 
coke 7 8 9