我有一个这样的字典:di = {1: " a "， 2: "B"}
我想把它应用到一个类似于数据框架的col1列:
col1 col2
0 w a
1 1 2
2 2 NaN
得到:
col1 col2
0 w a
1 A 2
2 B NaN
我怎样才能做到最好呢?出于某种原因，谷歌与此相关的术语只向我展示了如何从字典中制作列，反之亦然:-/
当前回答
更本土的熊猫方法是应用替换函数，如下所示:
def multiple_replace(dict, text):
# Create a regular expression from the dictionary keys
regex = re.compile("(%s)" % "|".join(map(re.escape, dict.keys())))
# For each match, look-up corresponding value in dictionary
return regex.sub(lambda mo: dict[mo.string[mo.start():mo.end()]], text)
一旦定义了函数，就可以将其应用到数据框架中。
di = {1: "A", 2: "B"}
df['col1'] = df.apply(lambda row: multiple_replace(di, row['col1']), axis=1)
其他回答
作为Nico Coallier(应用于多个列)和U10-Forward(使用apply风格的方法)提出的扩展，并将其总结为一行程序，我建议:
df.loc[:,['col1','col2']].transform(lambda x: x.map(lambda x: {1: "A", 2: "B"}.get(x,x))
transform()将每一列作为一个系列处理。与.apply()相反，它传递在DataFrame中聚合的列。
因此，您可以应用Series方法map()。
最后，我发现了这个行为多亏了U10，你可以在.get()表达式中使用整个系列。除非我误解了它的行为，它按顺序处理系列而不是按位处理。 .get(x,x)表示映射字典中没有提到的值，否则.map()方法会将这些值视为Nan
或者适用:
df['col1'].apply(lambda x: {1: "A", 2: "B"}.get(x,x))
演示:
>>> df['col1']=df['col1'].apply(lambda x: {1: "A", 2: "B"}.get(x,x))
>>> df
col1 col2
0 w a
1 1 2
2 2 NaN
>>>
更本土的熊猫方法是应用替换函数，如下所示:
def multiple_replace(dict, text):
# Create a regular expression from the dictionary keys
regex = re.compile("(%s)" % "|".join(map(re.escape, dict.keys())))
# For each match, look-up corresponding value in dictionary
return regex.sub(lambda mo: dict[mo.string[mo.start():mo.end()]], text)
一旦定义了函数，就可以将其应用到数据框架中。
di = {1: "A", 2: "B"}
df['col1'] = df.apply(lambda row: multiple_replace(di, row['col1']), axis=1)
DSM有一个公认的答案，但编码似乎并不适用于每个人。下面是一个适用于当前版本的熊猫(截至2018年8月的0.23.4):
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2, 3, 1],
'col2': ['negative', 'positive', 'neutral', 'neutral', 'positive']})
conversion_dict = {'negative': -1, 'neutral': 0, 'positive': 1}
df['converted_column'] = df['col2'].replace(conversion_dict)
print(df.head())
你会看到它是这样的:
col1 col2 converted_column
0 1 negative -1
1 2 positive 1
2 2 neutral 0
3 3 neutral 0
4 1 positive 1
pandas.DataFrame.replace的文档在这里。
如果你在一个数据框架中有多个列需要重新映射，那么这个问题就更严重了:
def remap(data,dict_labels):
"""
This function take in a dictionnary of labels : dict_labels
and replace the values (previously labelencode) into the string.
ex: dict_labels = {{'col1':{1:'A',2:'B'}}
"""
for field,values in dict_labels.items():
print("I am remapping %s"%field)
data.replace({field:values},inplace=True)
print("DONE")
return data
希望对别人有用。
干杯
