如何将DataFrame列值替换为对应字典的键？

首先得把原字典反转，生成「单个ID值→对应键」的映射关系——毕竟原字典是一个键对应多个ID值，我们需要反过来让每个ID都能匹配到对应的键。

方法一：先建反转映射，再用map替换 #

# 你的原始字典
dic = {'1' : ['A', 'B', 'C'], '2' : ['D', 'E'] , '3' : ['F']}

# 生成反转后的映射字典
reverse_map = {}
for key, id_list in dic.items():
    for id_val in id_list:
        reverse_map[id_val] = key

# 替换ID列
df['ID'] = df['ID'].map(reverse_map)

方法二：用replace一步到位 #

pandas的replace方法支持直接传入推导出来的映射，不用单独建字典：

# 直接生成映射并替换
df['ID'] = df['ID'].replace({id_val: key for key, id_list in dic.items() for id_val in id_list})

最终效果 #

处理后你的DataFrame的ID列会变成：

0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
5    3
Name: ID, dtype: object

内容的提问来源于stack exchange，提问作者joss