我目前是来自Kiva Kaggle比赛的这些数据集：https://www.kaggle.com/kiva/data-science-for-good-kiva-crowdfunding/data
我想将浮动"MPI"值("多维贫困指数"(链接到每笔小额贷款的相应地理区域。
- 在一个数据集中
kiva_mpi_region_locations.csv每个区域都有一个与之关联的相应 MPI 值。 - 但是，在数据集
kiva_loans.csv中，每笔贷款都有一个"区域"，数据通常在同一单元格中具有多个值，以逗号 (，( 分隔。
['kiva_loans.csv'/贷款数据示例](注意，不同的贷款可以来自同一区域，因此在这种情况下，区域是外键，但不是主键(：
Loan #: 653338
region: Tanjay, Negros Oriental
[kiva_mpi_region_locations.csv/区域 MPI 值示例](注意，每个区域在主键中只有一个 MPI 作为区域(：
region: Badakhshan
MPI: 0.387
到目前为止我的代码：
RegionMPI = dict(zip(dfLocations.region, dfLocations.MPI))
{'Badakhshan': 0.387,
'Badghis': 0.466,
'Baghlan': 0.3,
'Balkh': 0.301,
'Bamyan': 0.325,
'Daykundi': 0.313,
etc}
LoanRegion = dfLoanTheme['region'].str.split(',').values.tolist()
[['Lahore']
nan,
['Dar es Salaam'],
['Liloy-Dela Paz'],
['Tanjay', ' Negros Oriental'],
['Ica'],
nan,
['Lahore']]
关于如何循环浏览我的嵌套列表，然后使用我的字典键将我的字典中的相应值链接到我的列表，以便该键在我的列表中出现的所有内容，有什么建议吗？
您希望对region字段上的两个数据帧执行merge。pandas库使这变得非常容易(也是高性能的(。代码如下所示(您的CSV文件位于Kaggle注册墙后面(：
import pandas as pd
loans = pd.read_csv('kiva_loans.csv')
mpi_regions = pd.read_csv('kiva_mpi_region_locations.csv')
df = loans.merge(mpi_regions, on='region')
你真的不想通过在基础 Python 中编写自己的连接代码来重新发明轮子，已经使用 pandas 包了。
(请注意，您假设region在各个国家/地区都是独一无二的。合并这两个on=['country','region']可能更安全