Pandas: как заменить несколько значений в столбце

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для замены нескольких значений в столбце DataFrame pandas:

 df = df. replace ({' my_column ': {' old1 ': ' new1 ', ' old2 ': ' new2 ', ' old3 ': ' new3 '}})

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: замена нескольких значений в столбце в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'F', 'C', 'C'],
                   ' points ': [28, 17, 19, 14, 23, 26, 5],
                   ' rebounds ': [5, 6, 4, 7, 14, 12, 9],
                   ' assists ': [10, 13, 7, 8, 4, 5, 8]})

#view DataFrame
print (df)

  position points rebound assists
0 G 28 5 10
1 G 17 6 13
2 F 19 4 7
3 F 14 7 8
4 F 23 14 4
5 C 26 12 5
6 C 5 9 8

Предположим, мы хотим сделать следующие замены в столбце позиции :

• Замените букву «G» на «Охранник».
• Измените «F» на «Вперед».
• Замените C на «Центр».

Для этого мы можем использовать следующий синтаксис:

 #replace multiple values in position column
df = df. replace ({' position ': {' G ': ' Guard ', ' F ': ' Forward ', ' C ': ' Center '}})

#view updated DataFrame
print (df)

  position points rebound assists
0 Guard 28 5 10
1 Guard 17 6 13
2 Forward 19 4 7
3 Forward 14 7 8
4 Forward 23 14 4
5 Center 26 12 5
6 Center 5 9 8

Обратите внимание, что в столбце «Позиция» заменено несколько значений.

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для замены нескольких значений в числовом столбце.

Например, следующий код показывает, как сделать следующие замены в столбце «Справка» :

• Замените 10 на 20.
• Замените 13 на 15.
• Замените 8 на 10.

Для этого мы можем использовать следующий синтаксис:

 #replace multiple values in assists column
df = df. replace ({' assists ': {10:20, 13:15, 8:10}})

#view updated DataFrame
print (df)

  position points rebound assists
0 G 28 5 20
1 G 17 6 15
2 F 19 4 7
3 F 14 7 10
4 F 23 14 4
5 C 26 12 5
6 C 5 9 10

Обратите внимание, что в столбце «Помощи» заменено несколько значений.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как заменить значения NaN нулями в Pandas
Как заменить пустые строки NaN в Pandas
Как заменить значения в столбце по условию в Pandas