如何将嵌套字典与.map一起用于潘达斯系列？pd.Series([]).map

Question

我正在尝试map一个系列的某些值，同时保持其他值不变。在这种情况下，我需要更改dmso --> dmso-2、naoh --> naoh-2和water --> water-2，但是我得到了一个KeyError。

首先，我做了一个布尔语句，看看它是否是感兴趣的，如果True然后使用这个字典，如果False然后返回x。我可以手动进入并更改它们，但是编程很有趣，我无法理解为什么这个逻辑不能工作。

# A sample of the series
Se_data = pd.Series({
    'DMSO_S43': 'dmso',
    'DMSO_S44': 'dmso',
    'DOXYCYCLINE-HYCLATE_S25': 'doxycycline-hyclate',
    'DOXYCYCLINE-HYCLATE_S26': 'doxycycline-hyclate'
})

# This boolean works
Se_data.map(lambda x: x in {"dmso", "naoh", "water"})
# DMSO_S43                          True
# DMSO_S44                          True
# DOXYCYCLINE-HYCLATE_S25          False
# DOXYCYCLINE-HYCLATE_S26          False

# This dictionary on the boolean works
Se_data.map(lambda x: {True: "control", False: x}[x in {"dmso", "naoh", "water"}])
# DMSO_S43                                           control
# DMSO_S44                                           control
# DOXYCYCLINE-HYCLATE_S25                doxycycline-hyclate
# DOXYCYCLINE-HYCLATE_S26                doxycycline-hyclate

# This nested dictionary isn't working
Se_data.map(lambda x: {
    True: {"dmso": "dmso-2", "naoh": "naoh-2", "water": "water-2"}[x],
    False: x
}[x in {"dmso", "naoh", "water"}])
# KeyError: 'doxycycline-hyclate'

Answer 1

如果我理解正确，你可以简单地做

Se_data.replace({
    'dmso': 'dmso-2',
    'naoh': 'naoh-2',
    'water': 'water-2',
})

这将使所有其他值保持不变。

值得注意的是，您的代码不起作用，因为表达式

{"dmso": "dmso-2", "naoh": "naoh-2", "water": "water-2"}[x]

是为所有x计算的，而不仅仅是x in {"dmso", "naoh", "water"}。Python字典中的值并不像您所期望的那样是短路或懒惰地计算的。你本可以这样做的

Se_data.map(lambda x: {
    "dmso": "dmso-2",
    "naoh": "naoh-2",
    "water": "water-2"
}[x] if x in {"dmso", "naoh", "water"} else x)

或

Se_data.map(lambda x: {
    "dmso": "dmso-2",
    "naoh": "naoh-2",
    "water": "water-2"
}.get(x, x))