python - 通过将函数应用于 pandas Series 来获取字典

Question

我想将一个函数应用于数据帧并接收一个字典作为结果。 pandas.apply 给了我一系列字典，所以目前我必须组合每个字典的键。我用一个例子来说明。

我有一个像这样的 pandas 数据框。

In [20]: df
Out[20]:
          0  1
0  2.025745  a
1 -1.840914  b
2 -0.428811  c
3  0.718237  d
4  0.079593  e

我有一些返回字典的函数。在本例中，我使用了一个返回字典的玩具 lambda 函数 lambda x: {x: ord(x)}。

In [22]: what_i_get = df[1].apply(lambda x: {x: ord(x)})
In [23]: what_i_get
Out[23]:
0     {'a': 97}
1     {'b': 98}
2     {'c': 99}
3    {'d': 100}
4    {'e': 101}
Name: 1

apply() 给了我一系列字典，但我想要的是一个字典。

我可以用这样的东西创建它:

In [41]: what_i_want = {}
In [42]: for elem in what_i_get:
   ....:    for k,v in elem.iteritems():
   ....:        what_i_want[k] = v
   ....:

In [43]: what_i_want
Out[43]: {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100, 'e': 101}

但看来我应该能够更直接地得到我想要的东西。

Answer 1

不要从函数中返回字典，只需返回映射值，然后在映射操作之外创建一个字典:

>>> d
   Stuff
0     a
1     b
2     c
3     d
>>> dict(zip(d.Stuff, d.Stuff.map(ord)))
{'a': 97, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100}