Pandas DataFrame应用或映射字典值MultiIndex列到Pandas值的函数

Pandas DataFrame是一个强大的数据处理工具，它提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。在Pandas DataFrame中，可以使用apply函数或map函数来应用或映射字典值到MultiIndex列。

apply函数是DataFrame对象的方法，它可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一行或每一列。对于MultiIndex列，可以使用apply函数来应用或映射字典值。具体步骤如下：

创建一个包含MultiIndex列的DataFrame对象。
定义一个字典，其中键是MultiIndex列的值，值是要映射的目标值。
使用apply函数，传入一个lambda函数作为参数，lambda函数根据MultiIndex列的值从字典中获取对应的目标值。
将apply函数的结果赋值给一个新的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含MultiIndex列的DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'a'), ('y', 'b'), ('z', 'a')], names=['index1', 'index2'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 定义一个字典，用于映射目标值
mapping = {('x', 'a'): 'apple', ('x', 'b'): 'banana', ('y', 'a'): 'cat', ('y', 'b'): 'dog', ('z', 'a'): 'elephant'}

# 使用apply函数映射字典值到MultiIndex列
df['C'] = df.apply(lambda row: mapping[(row.name[0], row.name[1])], axis=1)

print(df)

输出结果如下：

              A   B         C
index1 index2               
x      a      1   6     apple
       b      2   7    banana
y      a      3   8       cat
       b      4   9       dog
z      a      5  10  elephant

在这个示例中，我们创建了一个包含MultiIndex列的DataFrame对象，并定义了一个字典用于映射目标值。然后，我们使用apply函数和lambda函数将字典值映射到MultiIndex列，并将结果赋值给新的列C。

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