如何格式化字典（最初来自数据帧）以供操作使用？

Question

我当前的过程是使用一个循环来填充两个列表，然后将它们转换为一个数据帧，然后将其转换为一个字典，以便在更大的数据帧中使用

newdictionarydf = pd.DataFrame({'Col1': a_list, 'Col2': b_list})
mydictionary = newdictionarydf.to_dict(orient='dict')

输出为：

{'Col1': {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'},
 'Col2': {0: 118, 1: 120, 2: 104}}

但是，我现在尝试使用map函数在现有数据帧中构建一个新列，但在新列中接收NaN值。我已经确保我映射的列具有相同的名称（Col1），以防有所帮助，但运气不佳

bigdf['Col3'] = bigdf['Col1'].map(mydictionary)
# Output
   Col1 Col3
0  A    NaN
1  B    NaN
2  C    NaN

我想要的输出是：

# Output
   Col1 Col3
0  A    118
1  B    120
2  C    104

我相信这很可能是我犯的一个简单的错误。我还尝试将Col1设置为创建数据帧和将其转换为字典之间的索引，但这没有帮助。谢谢

Answer 1

不确定为什么要先将列表转换为数据帧，然后再将数据帧转换为字典，您可以使用类似的方法来创建字典

mydictionary = dict(zip(a_list, b_list))

如果您在代码的其余部分使用它，您将得到预期的结果

Answer 2

使用：

mydictionary = newdictionarydf.set_index("Col1")["Col2"].to_dict()

这将产生：

{'A': 118, 'B': 120, 'C': 104}

然后：

bigdf['Col3'] = bigdf['Col1'].map(mydictionary)

创建：

  Col1  Col3
0    A   118
1    B   120
2    C   104