У меня есть pandas dataframe df, как показано ниже:
BrandName Specialty
A H
B I
ABC J
D K
AB L
Я хочу заменить "ABC" и "AB" в столбце BrandName на A. Может ли кто-то помочь в этом?
У меня есть pandas dataframe df, как показано ниже:
BrandName Specialty
A H
B I
ABC J
D K
AB L
Я хочу заменить "ABC" и "AB" в столбце BrandName на A. Может ли кто-то помочь в этом?
Самый простой способ - использовать метод replace
в столбце. Аргументы - это список вещей, которые вы хотите заменить (здесь ['ABC', 'AB']
) и то, что вы хотите заменить их (строка 'A'
в этом случае):
>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0 A
1 B
2 A
3 D
4 A
Это создает новую серию значений, поэтому вам нужно присвоить этому новому столбцу правильное имя столбца:
df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
Объект DataFrame
имеет мощный и гибкий метод replace
:
DataFrame.replace(
to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method='pad',
axis=None)
Обратите внимание: если вам нужно внести изменения, используйте аргумент inplace
inplace для метода replace
:
inplace: boolean, default
False
ЕслиTrue
, на месте. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, столбцы образуют DataFrame). Возвращает вызывающего абонента, если этоTrue
.
df['BrandName'].replace(
to_replace=['ABC', 'AB'],
value='A',
inplace=True
)
Это решение изменит существующий сам файл данных:
mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]})
mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)
Функция loc может использоваться для замены нескольких значений, Документация для нее: loc
df.loc[df['BrandName'].isin([ABC', 'AB'])]='A'
Создан фрейм данных:
import pandas as pd
dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})
Теперь используйте DataFrame.replace()
:
dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')
Просто хотел показать, что нет никакой разницы в производительности между двумя основными способами сделать это:
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)