Pandas中批次替換字元的六種方法總結

2022-03-09 13:01:04

一、前言

前幾天在Python最強王者群有個叫【dcpeng】的粉絲問了一個關於Pandas中的問題，這裡拿出來給大家分享下，一起學習。

想問一下我有一列編碼為1，2，3，4的資料，如何將1批次換為“開心”，2批次換為“悲傷”這種字元替換呢？

二、解決過程

思路挺簡單，限定Pandas處理，想到的方法有很多，這裡拿出來給大家分享，希望對大家的學習有幫助。

下面這個是生成源資料的程式碼：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]})
df

方法一

程式碼如下所示：

df['col2'] = df['col1'].map({1:"開心", 2:"悲傷", 3:"難過", 4:"淚目"})
df

執行結果如下圖所示：

方法二

這個方法是參考才哥的文章寫出來的，程式碼如下所示：

def getValue(s):
    if s==1:
        return '開心'
    elif s==2:
        return '悲傷'
    elif s==3:
        return '難過'
    elif s==4:
        return '淚目'
df['col3'] = df['col1'].apply(getValue)
df

執行結果如下圖所示：

方法三

【冫馬訁成】大佬給了一個思路，使用replace實現。

程式碼如下所示：

df['col4'] = df['col1'].replace(1, '開心').replace(2, '悲傷').replace(3, '難過').replace(4, '淚目')
df

得到的結果如下所示：

方法四

這個方法是基於apply()函數，程式碼如下所示：

def get_value(s):
    dict = {1:"開心", 2:"悲傷", 3:"難過", 4:"淚目"}
    return dict[s]
df['col5'] = df['col1'].apply(get_value)
df

執行結果如下圖所示：

方法五

【沈復】大佬給了一個思路和程式碼，如下圖所示：

這個方法是基於map()函數，程式碼如下所示：

def get_value(s):
    dict = {1:"開心", 2:"悲傷", 3:"難過", 4:"淚目"}
    return dict[s]
df['col5'] = df['col1'].map(get_value)
df

執行結果如下圖所示：

方法六

這裡【月神】仍然是使用replace方法進行實現的，但是程式碼秀了很多。

程式碼如下所示：

df['col7'] = df['col1'].replace([1, 2, 3, 4], ['開心', '悲傷', '難過', '淚目'])
df

【月神】提醒：這個是全匹配，不要加regex=True引數，不然你會後悔的！

執行結果如下圖所示：

三、總結

這篇文章基於粉絲提問，針對有一列編碼為1，2，3，4的資料，如何將1批次換為“開心”，2批次換為“悲傷”這種字元替換的問題，盤點了6個Pandas中批次替換字元的方法，給出了具體說明和演示，順利地幫助粉絲解決了問題！

以上就是Pandas中批次替換字元的六種方法總結的詳細內容，更多關於Pandas替換字元的資料請關注it145.com其它相關文章！

Pandas中批次替換字元的六種方法總結

目錄

一、前言

二、解決過程

方法一

方法二

方法三

方法四

方法五

方法六

三、總結

熱門文章