如何通过字典映射将DataFrame列中数字转换为对应字符？

给定字典mapping_dict = {1:"A", 2:"B", 3:"C"}以及如下结构的DataFrame：

要实现将col_1中逗号分隔的数字按字典映射为对应字母并保持原顺序，填充到col_2的需求，可按以下步骤操作：

实现代码 #

import pandas as pd

# 定义映射字典
mapping_dict = {1: "A", 2: "B", 3: "C"}

# 构造初始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "col_1": ["1,3,2", "1", "2,3"],
    "col_2": ["", "", ""]
})

# 定义映射处理函数
def map_values(s):
    # 拆分字符串为数字列表，映射后重新用逗号连接
    return ",".join([mapping_dict[int(num)] for num in s.split(",")])

# 应用函数到col_1，结果赋值给col_2
df["col_2"] = df["col_1"].apply(map_values)

print(df)

代码说明 #

• split(",")：将col_1的字符串按逗号拆分为单个数字字符串的列表
• int(num)：将字符串数字转为整数，匹配字典的键类型
• mapping_dict[int(num)]：通过字典获取对应的字母值
• ",".join(...)：将映射后的字母列表重新拼接为逗号分隔的字符串
• apply(map_values)：对col_1的每一行数据应用自定义映射函数

执行后得到的DataFrame即为目标结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam324