J'ai une base de données de pandas df comme illustré ci-dessous:
BrandName Specialty
A H
B I
ABC J
D K
AB L
Je souhaite remplacer "ABC" et "AB" dans la colonne BrandName par A . Quelqu'un peut-il nous aider?
Le moyen le plus simple consiste à utiliser la méthode replace
sur la colonne. Les arguments sont une liste des choses que vous voulez remplacer (ici ['ABC', 'AB']
) et par quoi vous voulez les remplacer (la chaîne 'A'
dans ce cas):
>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0 A
1 B
2 A
3 D
4 A
Cela crée une nouvelle série de valeurs, vous devez donc affecter cette nouvelle colonne au nom de colonne approprié:
df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
DataFrame
L’objet a une méthode puissante et flexible replace
:
DataFrame.replace(
to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method='pad',
axis=None)
Remarque, si vous devez apporter des modifications à la place, utilisez l’argument inplace
boolean pour la méthode replace
:
inplace: boolean, valeur par défaut
False
SiTrue
, en place. Remarque: cela modifiera toutes les autres vues de cet objet (par exemple, une colonne sous la forme d'un DataFrame). Renvoie l'appelant s'il s'agit deTrue
.
df['BrandName'].replace(
to_replace=['ABC', 'AB'],
value='A',
inplace=True
)
la fonction loc peut être utilisée pour remplacer plusieurs valeurs, Documentation correspondante: loc
df.loc[df['BrandName'].isin([ABC', 'AB'])]='A'
Cette solution modifiera le cadre de données existant lui-même:
mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]})
mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)
Créé le cadre de données:
import pandas as pd
dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})
Maintenant, utilisez la fonction DataFrame.replace()
:
dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')
Je voulais juste montrer qu’il n’existait pas pas de performance la différence entre les 2 méthodes principales:
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)