python - 如何根据引用字典的条件在 Pandas 中创建新列

Question

我有正在尝试标准化的库存数据，但在创建新列时遇到问题。我需要能够通过引用 Ticker 列中的内容并从字典中获取相应的值，使用 Ticker 值作为键，向名为 Yahoo Ticker 的新列添加一个值。这是我正在使用的字典示例:

dict = {'AAB': 'AAB.TO',
        'ABX': 'ABX.TO',
        'XDU': 'XDU-U.TO' }

我想使用基于字典键的值向我的数据框添加一列，例如我想打开这个数据框:

df = pd.DataFrame({'Ticker':['AAB','ABX','XDU'] })

变成这样的数据帧:

newdf = pd.DataFrame({'Ticker':['AAB','ABX','AAV'],
                      'Yahoo Ticker':['AAB.TO','ABX.TO','XDU-U.TO']})

以前我试过这个，但没有用

for index, value in df.iterrows():
    df.loc[df['Ticker'][index] in ticker_dictionary, 'Yahoo Tickers'] = ticker_dictionary[value]

Answer 1

您可以使用 map :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Ticker': ['AAB', 'ABX', 'XDU']})

d = {'AAB': 'AAB.TO',
     'ABX': 'ABX.TO',
     'XDU': 'XDU-U.TO'}

df['Yahoo Ticker'] = df['Ticker'].map(d)
print(df)

输出

  Ticker Yahoo Ticker
0    AAB       AAB.TO
1    ABX       ABX.TO
2    XDU     XDU-U.TO