Pandas:将描述性Dict（）附加到层次索引（即CountryCode和CountryName）

Question

是否仍要将描述性版本附加到索引列？你知道吗

例如，我使用iso3countrycode从不同的数据源合并 'AUS'->；Australia等。这对于合并不同的数据源非常方便，但是当我要打印数据时，我希望使用描述版本（即Australia）。我想象一个字典附加到'CountryCode'的索引列（其中CountryCode是键，CountryName是值）和一个标记，它将打印值而不是用于数据操作的键。你知道吗

最好的解决方案是生成我自己的Dictionary（），然后打印或绘制图表，然后将国家名称合并到其中？这是可以的，除了在dataframe对象中携带所有数据集信息会更好。你知道吗

Answer 1

我认为最简单的解决方案是在您的数据框中将其分为两列，一列表示country\u code和country\u name（您可以给它们命名其他名称）。你知道吗

打印或绘制图形时，可以选择使用哪一列。

Answer 2

index选项有一个format方法，允许您以函数的形式应用格式化程序：

In [1]: df = DataFrame([1,2], index=['AUS','CAN']); df
Out[1]:
     0
AUS  1
CAN  2

In [2]: d = {'AUS':'Australia', 'CAN':'Canada'}

In [3]: df.index.format(formatter = lambda x: d.get(x, x))
Out[3]: ['Australia', 'Canada']

不过，我不知道你会怎么用这个。你知道吗