用另一个值替换pandas数据框列中的几个值

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我有一个熊猫数据框df，如下所示：

BrandName Specialty
A          H
B          I
ABC        J
D          K
AB         L

我想用A替换BrandName列中的'ABC'和'AB'。有人可以帮忙吗？

— 普吉杰
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最简单的方法是使用replace列上的方法。参数列出了您要替换的内容（在此处['ABC', 'AB']）以及您要替换的内容（'A'在这种情况下为字符串）：

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

这将创建一个新的系列值，因此您需要将此新列分配给正确的列名称：

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

— 亚历克斯·赖利
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9

一件棘手的事情是，如果您的数据类型在数据帧中被弄乱了（即它们看起来像字符串，但不是），请使用：df ['BrandName'] = df ['BrandName']。str.replace（['ABC'，'AB ']，'A'）

— ski_squaw

3

我也必须通过inplace=True，否则就不会改变。

— 贡萨洛·佩雷斯（GonçaloPeres）龚耀禄

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更换

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，如果需要进行更改，请inplace对replace方法使用布尔参数：

到位

inplace：布尔值，默认为False If True。注意：这将修改此对象上的任何其他视图（例如，DataFrame中的列）。如果为，则返回调用方True。

片段

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

— I159
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1

感谢您的摘录示例，但它不起作用。例如，如果to_replace部分中没有=，则会出错。另一方面，它没有任何替代。无论如何，在v 0.20.1中可以获得替换功能的工作示例吗？

— 艾莉森·S

并replace不能很好地扩展？替换约500万行整数时，似乎使我的机器崩溃。可以解决吗？

— 家伙

13

loc函数可用于替换多个值，有关它的文档： loc

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

— 索拉卜
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5

此解决方案将更改现有数据框本身：

mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]})
mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)

— 南拉塔·托兰尼（Narrata Tolani）
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3

创建了数据框：

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()功能：

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

— shubham ranjan
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2

只是想表明两种主要方法之间没有性能差异：

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)

— 克劳迪（Claudiu Creanga）
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0

您还可以将传递dict给pandas.replace方法：

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

这样的好处是您可以一次替换多个列中的多个值，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'
    },
    ...
})

— 用户632716
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