如何将值为列表的字典映射到DataFrame并新增经纬度列

实现代码 #

方案1：使用map映射后拆分列（最简便，性能最优）

利用pandas的向量化操作，完全不需要写循环遍历：

import pandas as pd

dict1 = {"Seoul":[127,50],
         "Busan":[128,51],
         "Daegu":[129,52]}

data = {'City':['Seoul', 'Busan', 'Daegu', 'Seoul','Seoul','Busan']}
test1 = pd.DataFrame(data=data)

# 映射城市对应经纬度列表
test1['temp'] = test1['City'].map(dict1)
# 拆分列表为两列
test1[['Latitude', 'Longitude']] = pd.DataFrame(test1['temp'].tolist(), index=test1.index)
# 删除临时列
test1 = test1.drop('temp', axis=1)

运行后即可得到你需要的结构。

方案2：字典转DataFrame后merge（更直观，适合后续拓展维度）

如果后续还要新增城市其他属性，用关联的方式更易维护：

# 把经纬度字典转为城市维度表
geo_df = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient='index', columns=['Latitude', 'Longitude']).reset_index(names='City')
# 和原表关联匹配
test1 = test1.merge(geo_df, on='City', how='left')

原代码报错原因 #

1. dict1.items()迭代返回的是(城市名, 经纬度列表)二元组，你尝试用num, city, list1三个变量接收，变量数量不匹配直接触发报错
2. range(7)长度远大于字典的3条数据，zip会按照最短的可迭代对象截断，完全无法覆盖原表6行数据
3. if test1.loc[:,"City"] == city返回的是布尔值序列，不能直接作为if的判断条件
4. test1.loc["Latitude"]是对行索引为Latitude的行赋值，不是新增列，逻辑完全错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者이가원