Ich habe einen Pandas-Datenrahmen df wie unten dargestellt:
BrandName Specialty
A H
B I
ABC J
D K
AB L
Ich möchte 'ABC' und 'AB' in der Spalte BrandName durch A ersetzen. Kann mir jemand dabei helfen?
Am einfachsten ist es, die replace
Methode für die Spalte zu verwenden. Die Argumente sind eine Liste der Dinge, die Sie ersetzen möchten (hier ['ABC', 'AB']
) und durch die Sie sie ersetzen möchten ( 'A'
in diesem Fall die Zeichenfolge ):
>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0 A
1 B
2 A
3 D
4 A
Dadurch wird eine neue Werteserie erstellt, sodass Sie diese neue Spalte dem richtigen Spaltennamen zuweisen müssen:
df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
inplace=True
auch bestehen, sonst änderte sich nichts.Ersetzen
DataFrame
Objekt hat leistungsstarke und flexiblereplace
Methode:DataFrame.replace( to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)
Hinweis: Wenn Sie Änderungen vornehmen müssen, verwenden Sie das
inplace
boolesche Argument für diereplace
Methode:An Ort und Stelle
Snippet
df['BrandName'].replace( to_replace=['ABC', 'AB'], value='A', inplace=True )
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replace
nicht gut? Es scheint meine Maschine zum Absturz zu bringen, wenn ~ 5 Millionen Zeilen mit ganzen Zahlen ersetzt werden. Wie kann man das umgehen?Die Funktion loc kann verwendet werden, um mehrere Werte zu ersetzen. Dokumentation dafür: loc
df.loc[df['BrandName'].isin(['ABC', 'AB'])]='A'
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Diese Lösung ändert den vorhandenen Datenrahmen selbst:
mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]}) mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)
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Erstellt den Datenrahmen:
import pandas as pd dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})
Verwenden Sie nun die
DataFrame.replace()
Funktion:dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')
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Ich wollte nur zeigen, dass es keinen Leistungsunterschied zwischen den beiden Hauptmethoden gibt:
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) def loc(): df1.loc[df1["A"] == 2] = 5 %timeit loc 19.9 ns ± 0.0873 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each) def replace(): df2['A'].replace( to_replace=2, value=5, inplace=True ) %timeit replace 19.6 ns ± 0.509 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
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Sie können auch ein
dict
an diepandas.replace
Methode übergeben:data.replace({ 'column_name': { 'value_to_replace': 'replace_value_with_this' } })
Dies hat den Vorteil, dass Sie mehrere Werte in mehreren Spalten gleichzeitig ersetzen können , wie folgt:
data.replace({ 'column_name': { 'value_to_replace': 'replace_value_with_this', 'foo': 'bar', 'spam': 'eggs' }, 'other_column_name': { 'other_value_to_replace': 'other_replace_value_with_this' }, ... })
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