マッピングによるpandasデータフレームの変換

Question

私はパンダのデータフレームを持っています。

Customer_Name Demand 
John    100 
Mike    200 
... 

私はDF1が、とのような新しいデータフレームを思い付くしたい

Customer_Name Customer_Code 
John    1 
Mike    2 
... 

顧客名や顧客コード間のマップを持っている辞書もあります：顧客情報を持っているDF1顧客コードの代わりに、名前：

：これを行うには

Customer_Code Demand 
    1    100 
    2    200 
    ... 

私は、次のコードを使用しています

私には正しい結果が得られますが、非常に遅いです。このようなマッピングと変換の効率的な方法があるのだろうかと思います。

Answer 1

mergeはうまくいくはずです。

df.drop('Customer_Name', 1) 
    Demand Customer_Code 
0  100    1 
1  200    2 

または、列のインデックス：代わり

df[['Customer_Code', 'Demand']] 
    Customer_Code Demand 
0    1  100 
1    2  200 

---

、あなたはできますが、最初の列を取り除くしたい場合は、df.drop('Customer_Name', 1)を呼び出す

df = df1.merge(df2) 
df 
    Customer_Name Demand Customer_Code 
0   John  100    1 
1   Mike  200    2 

使用df.map

df1['Customer_Code'] = df1.Customer_Name.map(\ 
      df2.set_index('Customer_Name').Customer_Code) 

df1 
    Customer_Name Demand Customer_Code 
0   John  100    1 
1   Mike  200    2 

Answer 2

あなたはあなたの第二のデータセットが辞書ではありませんので、あなたは2をマージする前に、データフレームにそれを変換したいと思う言った：

df2 = pd.DataFrame(dict_name, columns=['Customer_Name', 'Customer_Code']) 

# Merge DataFrames and only keep Customer_Code and Demand 
df3 = df1.merge(df2)[['Customer_Code', 'Demand']] 

    Customer_Code Demand 
0    1  100 
1    2  200