使用带有多键字典的series.map

Question

我有一个使用3个键的Python字典，该字典是使用以下代码创建的。字典非常大-大约有100,000行。

t1=list(zip(df.Col1, df.Col2,df.Col3))
d_dict= dict(list(zip(t1,df.Col4)))

我现在有一个单独的数据框，该数据框也很大，有3列与字典键匹配的列。我想对此应用series.map（d_dict）以便优化一些代码。我该怎么办？

我当前正在使用以下代码，该代码在nan上有错误，并且需要很长时间

s1 = df2.apply(lambda x: d_dict[x.Col1,x.Col2,x.Col3], axis=1)

s1= df2.map(d_dict)

是我想要的那种代码

Answer 1

我通过将3个键转换为文本'1,0,1'，然后将我的词典设为'1,0,1：2341'，并使用带有一个键的series.map（dict）解决了这一问题。