有没有一种简单的方法可以从 pandas 数据框中获取分类列的映射？

Question

对于一个项目，我得到了 SPSS .sav 文件中的数据，这些数据之前是使用 R 处理的。我现在尝试“翻译”成 Python，并一直在使用 pandas，更具体地说，非常方便

read_spss(...)

-功能。

原始数据表示一个图，其中每行包含有关节点的信息，某些列包含有关每个节点的出边的信息。有一个与每个行/节点关联的附加标识符，由于某种原因没有明确给出为列。但是，当使用

read_spss(convert_categoricals=True)

保留分类列时，我可以在数据框的外键列中看到这些标识符。

我的问题是，似乎有三种不同的方式来表示这些分类列中的数据：

1. 使用

   read_spss(convert_categoricals=True)

   ，我获取每行的类别名称。
2. 使用

   df["categorical_column"].cat.codes

   ，我获取每行的类别代码。
3. 使用

   read_spss(convert_categoricals=False)

   ，我获得每行的 ID，这与使用第二个选项获得的代码完全不同。

我想要的是从使用第三个选项获得的 ID（因为它们用作数据框中其他行的外键）到使用第一个选项获得的类别名称的映射。然而，我只能想到看起来相当不方便和昂贵的方法（即导入数据框两次，创建一个结合行 ID 和行类别的新数据框，然后从中创建一个 python 字典，重复该过程每个外键列）。

有更简单的方法吗？