Ersetzen weniger Werte in einer Pandas-Datenrahmenspalte durch einen anderen Wert

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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?

— Pulkit Jha
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Am einfachsten ist es, die replaceMethode 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')

— Alex Riley
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Eine schwierige Sache, wenn Ihre Datentypen im Datenrahmen durcheinander sind (dh sie sehen aus wie Zeichenfolgen, sind es aber nicht), verwenden Sie: df ['BrandName'] = df ['BrandName']. Str.replace (['ABC', 'AB '],' A ')

— ski_squaw

3

Ich musste inplace=Trueauch bestehen, sonst änderte sich nichts.

— Gonçalo Peres 22

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Ersetzen

DataFrameObjekt hat leistungsstarke und flexible replaceMethode:

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 inplaceboolesche Argument für die replaceMethode:

An Ort und Stelle

inplace : boolean, default False If True, in place. Hinweis: Dadurch werden alle anderen Ansichten für dieses Objekt geändert (z. B. eine Spalte aus einem DataFrame). Gibt den Anrufer zurück, wenn dies der Fall ist True.

Snippet

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

— I159
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1

Danke für das Snippet-Beispiel, aber es funktioniert nicht. Zum einen, wenn es im to_replace-Teil kein = gibt, tritt ein Fehler auf. Zum anderen werden keine Ersetzungen vorgenommen. Gibt es überhaupt ein funktionierendes Beispiel für die Ersetzungsfunktion in Version 0.20.1?

— Alison S

Skaliert replacenicht gut? Es scheint meine Maschine zum Absturz zu bringen, wenn ~ 5 Millionen Zeilen mit ganzen Zahlen ersetzt werden. Wie kann man das umgehen?

— Kerl

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Die Funktion loc kann verwendet werden, um mehrere Werte zu ersetzen. Dokumentation dafür: loc

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

— Saurabh
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5

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)

— Namrata Tolani
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3

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')

— Shubham Ranjan
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3

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)

— Claudiu Creanga
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0

Sie können auch ein dictan die pandas.replaceMethode 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'
    },
    ...
})

— User632716
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