Pandas中批量替換字符的六種方法總結(jié)
一、前言
前幾天在Python最強(qiáng)王者群有個(gè)叫【dcpeng】的粉絲問(wèn)了一個(gè)關(guān)于Pandas中的問(wèn)題，這里拿出來(lái)給大家分享下，一起學(xué)習(xí)。
想問(wèn)一下我有一列編碼為1，2，3，4的數(shù)據(jù)，如何將1批量換為“開(kāi)心”，2批量換為“悲傷”這種字符替換呢？
二、解決過(guò)程
思路挺簡(jiǎn)單，限定Pandas處理，想到的方法有很多，這里拿出來(lái)給大家分享，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有幫助。
下面這個(gè)是生成源數(shù)據(jù)的代碼：
df?=?pd.DataFrame({'col1':?[1,?2,?2,?3,?3,?3,?4,?4,?4,?4]})
df
方法一
代碼如下所示：
df['col2']?=?df['col1'].map({1:"開(kāi)心",?2:"悲傷",?3:"難過(guò)",?4:"淚目"})
df
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
方法二
這個(gè)方法是參考才哥的文章寫出來(lái)的，代碼如下所示：
def?getValue(s): ????if?s==1: ????????return?'開(kāi)心' ????elif?s==2: ????????return?'悲傷' ????elif?s==3: ????????return?'難過(guò)' ????elif?s==4: ????????return?'淚目' df['col3']?=?df['col1'].apply(getValue) df
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
方法三
【冫馬讠成】大佬給了一個(gè)思路，使用replace實(shí)現(xiàn)。
代碼如下所示：
df['col4']?=?df['col1'].replace(1,?'開(kāi)心').replace(2,?'悲傷').replace(3,?'難過(guò)').replace(4,?'淚目') df
得到的結(jié)果如下所示：
方法四
這個(gè)方法是基于apply()函數(shù)，代碼如下所示：
def?get_value(s):
????dict?=?{1:"開(kāi)心",?2:"悲傷",?3:"難過(guò)",?4:"淚目"}
????return?dict[s]
df['col5']?=?df['col1'].apply(get_value)
df
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
方法五
【沈復(fù)】大佬給了一個(gè)思路和代碼，如下圖所示：
這個(gè)方法是基于map()函數(shù)，代碼如下所示：
def?get_value(s):
????dict?=?{1:"開(kāi)心",?2:"悲傷",?3:"難過(guò)",?4:"淚目"}
????return?dict[s]
df['col5']?=?df['col1'].map(get_value)
df
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
方法六
這里【月神】仍然是使用replace方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的，但是代碼秀了很多。
代碼如下所示：
df['col7']?=?df['col1'].replace([1,?2,?3,?4],?['開(kāi)心',?'悲傷',?'難過(guò)',?'淚目']) df
【月神】提醒：這個(gè)是全匹配，不要加regex=True參數(shù)，不然你會(huì)后悔的！
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
三、總結(jié)
這篇文章基于粉絲提問(wèn)，針對(duì)有一列編碼為1，2，3，4的數(shù)據(jù)，如何將1批量換為“開(kāi)心”，2批量換為“悲傷”這種字符替換的問(wèn)題，盤點(diǎn)了6個(gè)Pandas中批量替換字符的方法，給出了具體說(shuō)明和演示，順利地幫助粉絲解決了問(wèn)題！
以上就是Pandas中批量替換字符的六種方法總結(jié)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Pandas替換字符的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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