Pandas .map 字典默认缺失值

如何解决Pandas .map 字典默认缺失值

Pandas Docs for pandas.Series.map 说：

"当 arg 是字典时，Series 中不在字典中的值（作为键）被转换为 NaN。但是，如果字典是定义 missing 的 dict 子类（即提供默认值的一种方法），则使用此默认值而不是 NaN。"

你实际上是怎么做到的？我无法让它工作..

class MyDict(collections.UserDict):
    
  def __missing__(self):
    return "_UnkNown"

d = MyDict({k: v for k,v in my_list})

df.col1.map(d)

解决方法

您需要 (self,key) 作为 __missing__ 的参数：

class MyDict(dict):
    def __missing__(self,key):
        return "_Unknown"

---

import pandas as pd

s = pd.Series(range(4))
d = {0: 'foo',1: 'bar',2: 'baz'}

s.map(MyDict(d))
#0         foo
#1         bar
#2         baz
#3    _Unknown
#dtype: object

虽然这个功能很好，但 map 在使用标准字典时是一种非常有效的 Pandas 方法，上面的方法会减慢它的速度（如下所示）。因此，您可以使用普通字典 map 然后链接 .fillna 来处理默认值。

s.map(d).fillna('_Unknown')
#0         foo
#1         bar
#2         baz
#3    _Unknown
#dtype: object

---

使用带有丢失键的特殊返回值的字典与后跟 .fillna 的普通字典的时序图。 MyDict 对于非常小的映射要快得多，但对于较大的系列则较慢。

import perfplot
import pandas as pd
import numpy as np

class MyDict(dict):
    def __missing__(self,key):
        return "_Unknown"

d = {0: 'foo',2: 'baz'}  
d2 = MyDict(d)

def map_fillna(s,d):
    return s.map(d).fillna("_Unknown")

def use_MyDict(s,MyDict):
    return s.map(MyDict)


perfplot.show(
    setup=lambda n: pd.Series(np.random.choice(range(7),n)),kernels=[
        lambda s: map_fillna(s,d),lambda s: use_MyDict(s,d2),],labels=['map + fillna','MyDict'],n_range=[2 ** k for k in range(1,27)],equality_check= lambda x,y: x.compare(y).empty,xlabel='len(s)'
)