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Pandas中批量替换字符的六种方法总结

目录
  • 一、前言
  • 二、解决过程
    • 方法一
    • 方法二
    • 方法三
    • 方法四
    • 方法五
    • 方法六
  • 三、总结

    一、前言

    前几天在python最强王者群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Pandas中的问题,这里拿出来给大家分享下,一起www.cppcns.com学习。

    想问一下我有一列编码为1,2,3,4的数据,如何将1批量换为“开心”,2批量换为“悲伤”这种字符替换呢?

    二、解决过程

    思路挺简单,限定Pandas处理,想到的方法有很多,这里拿出来给大家分享,希望对大家的学习有帮助。

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    下面这个是生成源数据的代码:

    d编程客栈f=pd.DataFrame({'col1':[1,2,2,3,3,3,4,4,4,4]})
    df
    

    方法一

    代码如下所示:

    df['col2']=df['col1YPhDwI'].map({1:"开心",2:"悲伤",3:"难过",4:"泪目"})
    df
    

    运行结果如下图所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    方法二

    这个方法是参考才哥的文章写出来的,代码如下所示:

    defgetValue(s):
    ifs==1:
    return'开心'
    elifs==2:
    return'悲伤'
    elifs==3:
    return'难过'
    elifs==4:
    return'泪目'
    df['col3']=df['col1'].apply(getValue)
    df
    

    运行结果如下图所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    方法三

    【冫马讠成】大佬YPhDwI给了一个思路,使用replace实现。

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    代码如下所示:

    df['col4']=df['col1'].replace(1,'开心').replace(2,'悲伤').replace(3,'难过').replace(4,'泪目')
    df
    

    得到的结果如下所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    方法四

    这个方法是基于apply()函数,代码如下所示:

    defget_value(s):
    dict={1:"开心",2:"悲伤",3:"难过",4:"泪目"}
    returndict[s]
    df['col5']=df['col1'].apply(get_value)
    df
    

    运行结果如下图所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    方法五

    【沈复】大佬给了一个思路和代码,如下图所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    这个方法是基于map()函数,代码如下所示:

    defget_value(s):
    dict={1:"开心",2:"悲伤",3:"难过",4:"泪目"}
    returndict[s]
    df['col5']=df['col1'].map(get_value)
    df
    

    运行结果如下图所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    方法六

    这里【月神】仍然是使用replace方法进行实现的,但是代码秀了很多。

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    代码如下所示:

    df['col7']=df['col1'].replace([1,2,3,4],['开心','悲伤','难过','泪目'])
    df
    

    【月神】提醒:这个是全匹配,不要加regex=True参数,不然你会后悔的!

    运行结果如下图所示:

    Pandas中批量替换字符的六种方法总结

    三、总结

    这篇文章基于粉丝提问,针对有一列编码为1,2,3,4的数据,如何将1批量换为“开心”,2批量换为“悲伤”这种字符替换的问题,盘点了6个Pandas中批量替换字符的方法,给出了具体说明和演示,顺利地帮助粉丝解决了问题!

    以上就是编程客栈Pandas中批量替换字符的六种方法总结的详细内容,更多关于Pandas替换字符的资料请关注我们其它相关文章!

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