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基于另一列中的值替换数据帧列中的值

dataframe pandas python

Raksha · 技术社区 · 6 年前

尝试,我有:

test = pd.DataFrame([[1,'A', 'B', 'A B r'], [0,'A', 'B', 'A A A'], [2,'B', 'C', 'B a c'], [1,'A', 'B', 's A B'], [1,'A', 'B', 'A'], [0,'B', 'C', 'x']])
replace = [['x', 'y', 'z'], ['r', 's', 't'], ['a', 'b', 'c']]

仅当最后一列中的部分值存在于 replace 在与该行第一列中的数字对应的位置列出。

例如,查看前三行:

所以,既然“R”在 replace[1] ,该单元格变为 A B 0 . “A”不在 replace[0] ,所以它保持 A A A , “a”和“c”都在 replace[2] 所以它变成了 B 0 0 , 等。

我试过类似的东西

test[3] = test[3].apply(lambda x: ' '.join([n if n not in replace[test[0]] else 0 for n in test.split()]))

但这并没有改变什么。

3 回复 | 直到 6 年前

jezrael 6 年前

在集合中使用列表理解和查找:

test[3] = [' '.join('0' if i in set(replace[a]) else i for i in b.split()) 
                     for a,b in zip(test[0], test[3])]
print (test)
   0  1  2      3
0  1  A  B  A B 0
1  0  A  B  A A A
2  2  B  C  B 0 0
3  1  A  B  0 A B
4  1  A  B      A
5  0  B  C      0

或转换为以前的设置以提高性能:

r = [set(x) for x in replace]
test[3]=[' '.join('0' if i in r[a] else i for i in b.split()) for a,b in zip(test[0], test[3])]

rafaelc 6 年前

IIUC,使用 zip 以及完成此任务的清单理解。

我简化并创建了一个自定义 replace_ 功能,但可以随意使用 regex 必要时进行更换。

def replace_(st, reps):
    for old,new in reps:
        st = st.replace(old,new)
    return st

df['new'] = [replace_(b, zip(replace[a], ['0']*3)) for a,b in zip(df[0], df[3])]

输出

    0   1   2   3       new
0   1   A   B   A B r   A B 0
1   0   A   B   A A A   A A A
2   2   B   C   B a c   B 0 0
3   1   A   B   s A B   0 A B
4   1   A   B   A       A
5   0   B   C   x       0

BENY 6 年前

我终于知道你需要什么了

s=pd.Series(replace).reindex(test[0])

[ "".join([dict.fromkeys(y,'0').get(c, c) for c in x]) for x,y in zip(test[3],s)]
['A B 0', 'A A A', 'B 0 0', '0 A B', 'A', '0']

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