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Remplacement de quelques valeurs dans une colonne de structure de données pandas par une autre valeur

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?

42
Pulkit Jha

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')
71
Alex Riley

Remplacer

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:

En place

inplace: boolean, valeur par défaut False Si True, 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 de True.

Fragment

df['BrandName'].replace(
    to_replace=['ABC', 'AB'],
    value='A',
    inplace=True
)
22
I159

la fonction loc peut être utilisée pour remplacer plusieurs valeurs, Documentation correspondante: loc

df.loc[df['BrandName'].isin([ABC', 'AB'])]='A'
3
Saurabh

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)
3
Namrata Tolani

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')
1
shubham ranjan

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)
0
Claudiu Creanga