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pandas:如果字符串列表中没有“other”,则将其替换为

pandas python-3.x python

redwolf_cr7 · 技术社区 · 8 年前

我有以下数据框,df,列'class'

    Class
0   Individual
1   Group
2   A
3   B
4   C
5   D
6   Group

我想用'other'替换除group和individual之外的所有内容,因此最终的数据框架是

    Class
0   Individual
1   Group
2   Other
3   Other
4   Other
5   Other
6   Group

数据帧很大,有超过600k行。除了“群体”和“个人”之外,最好的方法是什么?用“其他”来代替它们?

我见过替换的例子,例如:

df['Class'] = df['Class'].replace({'A':'Other', 'B':'Other'})

但由于我拥有的独特价值观太多,我无法单独做到这一点。我只想使用“group”和“individual”的排除子集。

4 回复 | 直到 8 年前

jezrael 8 年前

我认为需要:

df['Class'] = np.where(df['Class'].isin(['Individual','Group']), df['Class'], 'Other')
print (df)
        Class
0  Individual
1       Group
2       Other
3       Other
4       Other
5       Other
6       Group

另一个解决方案(Slowier):

m = (df['Class'] == 'Individual') | (df['Class'] == 'Group')
df['Class'] = np.where(m, df['Class'], 'Other')

另一个解决方案:

df['Class'] = df['Class'].map({'Individual':'Individual', 'Group':'Group'}).fillna('Other')

性能 (实际数据取决于替换的数量):

#[700000 rows x 1 columns]
df = pd.concat([df] * 100000, ignore_index=True)
#print (df)

In [208]: %timeit df['Class1'] = np.where(df['Class'].isin(['Individual','Group']), df['Class'], 'Other')
25.9 ms Â± 485 Âµs per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [209]: %timeit df['Class2'] = np.where((df['Class'] == 'Individual') | (df['Class'] == 'Group'), df['Class'], 'Other')
120 ms Â± 6.63 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [210]: %timeit df['Class3'] = df['Class'].map({'Individual':'Individual', 'Group':'Group'}).fillna('Other')
95.7 ms Â± 3.85 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [211]: %timeit df.loc[~df['Class'].isin(['Individual', 'Group']), 'Class'] = 'Other'
97.8 ms Â± 6.78 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

zipa 8 年前

另一种方法是:

df.loc[~df['Class'].isin(['Individual', 'Group']), 'Class'] = 'Other'

Ashwel 8 年前

你可以这样做例如

获取唯一项列表 list = df['Class'].unique()
删除已知类 list.remove('Individual') ……
然后列出所有其他行 df[df.class is in list]
替换类值 df[df.class is in list].class = 'Other'

对不起,这个伪代码,但原理是一样的。

jpp 8 年前

你可以用 pd.Series.where 以下内容:

df['Class'].where(df['Class'].isin(['Individual', 'Group']), 'Other', inplace=True)

print(df)

        Class
0  Individual
1       Group
2       Other
3       Other
4       Other
5       Other
6       Group

这应该是有效的 map + fillna 以下内容:

df = pd.concat([df] * 100000, ignore_index=True)

%timeit df['Class'].where(df['Class'].isin(['Individual', 'Group']), 'Other')
# 60.3 ms per loop

%timeit df['Class'].map({'Individual':'Individual', 'Group':'Group'}).fillna('Other')
# 133 ms per loop

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