Mengganti beberapa nilai di kolom dataframe pandas dengan nilai lain

92

Saya memiliki dataframe pandas df seperti yang diilustrasikan di bawah ini:

BrandName Specialty
A          H
B          I
ABC        J
D          K
AB         L

Saya ingin mengganti 'ABC' dan 'AB' di kolom BrandName oleh A. Adakah yang bisa membantu?

— Pulkit Jha
sumber

144

Cara termudah adalah dengan menggunakan replacemetode pada kolom. Argumen adalah daftar hal-hal yang ingin Anda ganti (di sini ['ABC', 'AB']) dan apa yang ingin Anda ganti (string 'A'dalam kasus ini):

>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0    A
1    B
2    A
3    D
4    A

Ini membuat Rangkaian nilai baru sehingga Anda perlu menetapkan kolom baru ini ke nama kolom yang benar:

df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')

— Alex Riley
sumber

10

Satu hal yang rumit jika tipe data Anda kacau dalam kerangka data (yaitu terlihat seperti string tetapi sebenarnya bukan), gunakan: df ['BrandName'] = df ['BrandName']. Str.replace (['ABC', 'AB '],' A ')

— ski_squaw

3

Saya juga harus lulus inplace=True, kalau tidak itu tidak akan berubah.

— Gonçalo Peres 龚燿禄

43

Menggantikan

DataFrameobjek memiliki replacemetode yang kuat dan fleksibel :

DataFrame.replace(
        to_replace=None,
        value=None,
        inplace=False,
        limit=None,
        regex=False, 
        method='pad',
        axis=None)

Catatan, jika Anda perlu membuat perubahan pada tempatnya, gunakan inplaceargumen boolean untuk replacemetode:

Di tempat

inplace : boolean, default False If True, in place. Catatan: ini akan mengubah tampilan lain pada objek ini (misalnya kolom membentuk DataFrame). Mengembalikan penelepon jika ini True.

Potongan

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

— I159
sumber

1

terima kasih untuk contoh cuplikannya, tetapi tidak berhasil. Untuk satu, jika tidak ada = di bagian to_replace itu kesalahan. Untuk yang lain, itu tidak membuat penggantian apa pun. Apakah ada cara untuk mendapatkan contoh yang berfungsi dari fungsi ganti di v 0.20.1?

— Alison S

Tidak replaceberskala dengan baik? Sepertinya mesin saya mogok saat mengganti ~ 5 juta baris bilangan bulat. Ada cara lain?

— cowok

13

fungsi loc dapat digunakan untuk menggantikan beberapa nilai, Dokumentasi untuk itu: loc

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

— Saurabh
sumber

6

Solusi ini akan mengubah kerangka data yang ada itu sendiri:

mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]})
mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)

— Namrata Tolani
sumber

3

Membuat bingkai Data:

import pandas as pd
dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})

Sekarang gunakan DataFrame.replace()fungsi:

dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')

— shubham ranjan
sumber

3

Hanya ingin menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan performa antara 2 cara utama melakukannya:

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)

— Claudiu Creanga
sumber

2

Anda juga bisa meneruskan dictke pandas.replacemetode:

data.replace({
    'column_name': {
        'value_to_replace': 'replace_value_with_this'
    }
})

Ini memiliki keuntungan bahwa Anda dapat mengganti beberapa nilai dalam beberapa kolom sekaligus, seperti:

data.replace({
    'column_name': {
        'value_to_replace': 'replace_value_with_this',
        'foo': 'bar',
        'spam': 'eggs'
    },
    'other_column_name': {
        'other_value_to_replace': 'other_replace_value_with_this'
    },
    ...
})

— Pengguna632716
sumber

1

Ty untuk jawaban ini. Itu persis seperti yang saya cari. :)

— NikSp