用另一个值替换熊猫数据框列中的少数值

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最佳答案

最简单的方法是对列使用 replace方法。参数是要替换的内容(这里是 ['ABC', 'AB'])和要替换的内容(这里是字符串 'A')的列表:

>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0    A
1    B
2    A
3    D
4    A

This creates a new Series of values so you need to assign this new column to the correct column name:

df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')

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替换

DataFrame对象具有强大而灵活的 replace方法:

DataFrame.replace(
to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method='pad',
axis=None)

注意，如果需要在适当的位置进行更改，请对 replace方法使用 inplace布尔参数:

Inplace

inplace: boolean, default False 如果 True就位。注意: 这将修改此对象上的任何其他视图(例如，形成 DataFrame 的列)。如果这是 True，则返回调用方。

片段

df['BrandName'].replace(
to_replace=['ABC', 'AB'],
value='A',
inplace=True
)

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This solution will change the existing dataframe itself:

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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loc 方法可用于替换多个值:

df.loc[df['BrandName'].isin(['ABC', 'AB'])] = 'A'

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创建数据框架:

import pandas as pd
dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})

现在使用 DataFrame.replace()函数:

dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')

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只是想说明 没有表演在两种主要的方法之间是有区别的:

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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您还可以将 dict传递给 pandas.replace方法:

data.replace({
'column_name': {
'value_to_replace': 'replace_value_with_this'
}
})

这样做的好处是您可以立即替换 多列中的多个值，如下所示:

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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可以使用 loc 根据条件进行替换并指定列名

df = pd.DataFrame([['A','H'],['B','I'],['ABC','ABC'],['D','K'],['AB','L']],columns=['BrandName','Col2'])
df.loc[df['BrandName'].isin(['ABC', 'AB']),'BrandName'] = 'A'

输出