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?
inplace=True
, kalau tidak itu tidak akan berubah.Menggantikan
DataFrame
objek memilikireplace
metode 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
inplace
argumen boolean untukreplace
metode:Di tempat
Potongan
df['BrandName'].replace( to_replace=['ABC', 'AB'], value='A', inplace=True )
sumber
replace
berskala dengan baik? Sepertinya mesin saya mogok saat mengganti ~ 5 juta baris bilangan bulat. Ada cara lain?fungsi loc dapat digunakan untuk menggantikan beberapa nilai, Dokumentasi untuk itu: loc
df.loc[df['BrandName'].isin(['ABC', 'AB'])]='A'
sumber
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)
sumber
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')
sumber
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)
sumber
Anda juga bisa meneruskan
dict
kepandas.replace
metode: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' }, ... })
sumber