如何将Polars数据框与字典进行关联映射？

嘿，这问题我熟！你要把Polars数据框里的region列和字典的键对应上，生成带对应值的新列对吧？其实Polars早就给咱们准备好现成的方法了，几步就能搞定~

先给你回顾下你的初始代码：

import polars as pl  

my_dict = {
    'a': 1,
    'b': 2,
}

my_df = pl.DataFrame({'region': ['a', 'b', 'a']})

要实现映射，直接用Polars的map_dict()方法就行，它专门干这种字典映射的活儿，代码写起来超简洁：

# 生成带映射值的新列
result_df = my_df.with_columns(
    pl.col('region').map_dict(my_dict).alias('region_value')
)

# 打印结果
print(result_df)

运行这段代码后，你就能得到想要的结果：

┌────────┬──────────────┐
│ region │ region_value │
│ ---    │ ---          │
│ str    │ i64          │
╞════════╪══════════════╡
│ a      │ 1            │
│ b      │ 2            │
│ a      │ 1            │
└────────┴──────────────┘

顺便给你提个小技巧：如果你的region列里可能存在字典中没有的键，怕报错的话，可以给map_dict()加个default参数设置默认值，比如：

# 处理匹配不到的情况，默认填0
result_df = my_df.with_columns(
    pl.col('region').map_dict(my_dict, default=0).alias('region_value')
)

这样就算有不在字典里的区域值，也会自动填0，不会让程序崩掉~

内容来源于stack exchange