如果字典键的值存在于dataframe中，如何返回它

Question

如果熊猫DataFrame列中的值在字典的值中，如何返回字典键？

因此，对于下面的df，您将如何添加一列col3来返回字典键，即基于col1是否在字典的值中的odd或even？

df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,3,4,5], "col2": [6,7,8,9,10]})
d = {"odd": [1,3,5,7,9], "even": [2,4,6,8,10]}
df["col3"] = np.where(df["col1"].isin(d.values), d.key, "") # ???

我知道您可以使用%或其他工具来确定值是奇数还是偶数，以上只是一个例子，其他字典可能是我们需要阅读的某种类型的配置文件或json。

想要能够生产出这样的东西：

   col1  col2  col3
0     1     6   odd
1     2     7  even
2     3     8   odd
3     4     9  even
4     5    10   odd

Answer 1

你可以试试这样的方法：

for key in d:
   df.loc[df.col1.isin(d[key]), 'col3'] = key

print(df)

输出：

   col1  col2  col3
0     1     6   odd
1     2     7  even
2     3     8   odd
3     4     9  even
4     5    10   odd

Answer 2

你可以试试

df['col3'] = df['col1'].mod(2).map({0: 'even', 1: 'odd'})
# or
d = {v:k for k, lst in d.items() for v in lst}
df['col3'] = df['col1'].map(d)

print(df)

   col1  col2  col3
0     1     6   odd
1     2     7  even
2     3     8   odd
3     4     9  even
4     5    10   odd

Answer 3

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,3,4,5], "col2": [6,7,8,9,10]})
d = {"odd": [1,3,5,7,9], "even": [2,4,6,8,10]}
data = pd.DataFrame(d).stack().reset_index()[["level_1", 0]].to_dict()['level_1']
df.col1.map(data)