如何在Pandas DataFrame中匹配元组列表列并追加对应Score

需求说明 #

需要将DataFrame中marks列内的每个元组，根据元组第一个元素与Name列的匹配关系，把对应行的Score值追加到该元组末尾。

示例DataFrame #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Nik', 'Kate', 'Evan', 'Naik'],
    'Age': [33, 34, 43, 44],
    'Score': [90, 95, 93, 92],
    'marks': [
        [('Nik', 100), ('Naik', 85)],
        [('Kate', 100)],
        [('Evan', 100)],
        [('Nik', 77), ('Naik', 100)],
    ]
})

最优实现步骤 #

1. 构建快速查找的映射字典：把Name和Score列转为字典，利用字典O(1)的查找效率提升处理速度。
2. 批量处理marks列：用apply结合列表推导式，遍历每个元组并追加对应的Score值。

完整代码 #

# 构建Name到Score的映射字典
name_score_map = df.set_index('Name')['Score'].to_dict()

# 处理marks列，生成新列或替换原列
df['marks_updated'] = df['marks'].apply(
    lambda lst: [(name, val, name_score_map[name]) for name, val in lst]
)

# 查看结果
print(df[['Name', 'marks', 'marks_updated']])

输出结果 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kingston X