如何使用嵌套字典映射数据框中的列？

Question

我为某些交易策略创建了这个嵌套字典，例如：

{'Strategy1' :{'AAPL':'Strategy1_APPLE', 'MSFT':'Strategy1_MICROSOFT'}, 'Strategy2' :{'AAPL': 'Strategy2_APPLE', 'MSFT':'Strategy2_MICROSOFT'}}

我已经构建了一个数据框，其中包含属于策略 1 或策略 2 的交易列表，并用该信息制作了一个专栏。然后我想做的是将字典中的值映射到基于顶级键（即策略1或策略2）和嵌套键（即AAPL或MSFT）的新列。这样，每笔交易都在数据框的同一行中附有正确的策略和股票代码。

因此，数据框中包含 Strategy1 和 AAPL 的行在新列中获得 Strategy1_APPLE 值，但 Strategy2 和 AAPL 获得 Strategy2_APPLE。

我一直在使用 map() 和一堆 lambda 函数，但我无法让它工作。我认为这是可能的，不需要做一堆丑陋的循环和 if 语句，我真的可以使用一些关于如何在这里做到这一点的帮助。

编辑：示例

所以目前看起来像这样

  ticker Strategies
1   AAPL  Strategy1
2   MSFT  Strategy1
3   MSFT  Strategy2
4   AAPL  Strategy1
5   MSFT  Strategy2

想要的结果是这样的

  ticker Strategies          substrategy
1   AAPL  Strategy1      Strategy1_APPLE
2   MSFT  Strategy1  Strategy1_MICROSOFT
3   MSFT  Strategy2  Strategy2_MICROSOFT
4   AAPL  Strategy1      Strategy1_APPLE
5   MSFT  Strategy2  Strategy2_MICROSOFT

请注意，连接字符串或类似的东西对我的实际问题不起作用，因为基底名称要复杂得多

Answer 1

使用一个方法：

def get_substrategy(t,s):    
    v = mydict[s][t] 
    return v

然后应用 lambda：

df['substrategy'] = df.apply(lambda x: get_substrategy(x['ticker'], x['Strategies']), axis=1)

期望的结果

   ticker   Strategies  substrategy
1   AAPL    Strategy1   Strategy1_APPLE
2   MSFT    Strategy1   Strategy1_MICROSOFT
3   MSFT    Strategy2   Strategy2_MICROSOFT
4   AAPL    Strategy1   Strategy1_APPLE
5   MSFT    Strategy2   Strategy2_MICROSOFT

注意：如果策略/股票代码不存在，请确保在您的函数中尝试 catch

注2：不带该功能：

df['substrategy'] = df.apply(lambda x: mydict[x['Strategies']][x['ticker']], axis=1)

但您需要考虑策略/代码不存在的情况。