Pandas veri çerçevesi sütunundaki birkaç değeri başka bir değerle değiştirme

Aşağıda gösterildiği gibi bir panda veri çerçevesi df'im var:

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

BrandName sütunundaki 'ABC' ve 'AB'yi A ile değiştirmek istiyorum. Biri bu konuda yardımcı olabilir mi?

En kolay yol, replacesütundaki yöntemi kullanmaktır . Bağımsız değişkenler, değiştirmek istediğiniz şeylerin bir listesidir (burada ['ABC', 'AB']) ve bunları ne ile değiştirmek istediğiniz ( 'A'bu durumda dize ):

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

Bu, yeni bir değerler serisi oluşturur, bu nedenle bu yeni sütunu doğru sütun adına atamanız gerekir:

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

Değiştir

DataFramenesnenin güçlü ve esnek bir replaceyöntemi vardır:

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

Yerinde değişiklik yapmanız gerekiyorsa, yöntem inplaceiçin boole bağımsız değişkenini kullanın replace:

Yerinde

inplace : boolean, varsayılan False If True, in place. Not: bu, bu nesnedeki diğer tüm görünümleri değiştirecektir (örneğin, bir DataFrame oluşturan bir sütun). Eğer öyleyse, arayanı döndürür True.

Snippet

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

loc işlevi birden çok değeri değiştirmek için kullanılabilir, bunun için dokümantasyon: loc

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

Bu çözüm, mevcut veri çerçevesinin kendisini değiştirecek:

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

Veri çerçevesi oluşturuldu:

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

Şimdi DataFrame.replace()işlevi kullanın :

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

Bunu yapmanın 2 ana yolu arasında hiçbir performans farkı olmadığını göstermek istedim :

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)

Ayrıca geçebileceği dictiçin pandas.replaceyöntemiyle:

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

Bunun, birden çok sütundaki birden çok değeri aynı anda değiştirebilmeniz gibi bir avantajı vardır , örneğin:

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'
    },
    ...
})