如何使用方法链接替换特定列中的字符串值？

huangapple
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英文:

How do I replace a string-value in a specific column using method chaining?

问题

  1. 我有一个pandas数据框，其中一些字符串值是"NA"。我想使用方法链接来替换特定列（例如下面的'strCol'）中的这些值。
  3. 我该如何做？（尽管这应该很容易，但我进行了相当多的谷歌搜索，但没有成功！...）
  5. 这是一个简单的示例：
  7. ```python
  8. import pandas as pd
  10. df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],
  11.                    'B':['val1','val2','NA','val3']})
  12. df = (
  13.     df
  14.     .rename(columns={'A':'intCol', 'B':'strCol'})  # 方法链接示例操作1
  15.     .astype({'intCol':float})  # 方法链接示例操作2
  16.     # .where(df['strCol']=='NA', pd.NA) # 如何在这里替换字符串'NA'？这种方法不起作用...
  17.     )
  18. df
  2. <details>
  3. <summary>英文:</summary>
  5. I have a pandas data frame, where some string values are &quot;NA&quot;. I want to replace these values in a specific column (i.e. the &#39;strCol&#39; in the example below) using method chaining.
  7. How do I do this? (I googled quite a bit without success even though this should be easy?! ...)
  9. Here is a minimal example:
  11. ```python
  12. import pandas as pd
  14. df = pd.DataFrame({&#39;A&#39;:[1,2,3,4],
  15.                    &#39;B&#39;:[&#39;val1&#39;,&#39;val2&#39;,&#39;NA&#39;,&#39;val3&#39;]})
  16. df = (
  17.     df
  18.     .rename(columns={&#39;A&#39;:&#39;intCol&#39;, &#39;B&#39;:&#39;strCol&#39;})  # method chain example operation 1
  19.     .astype({&#39;intCol&#39;:float})  # method chain example operation 2
  20.     # .where(df[&#39;strCol&#39;]==&#39;NA&#39;, pd.NA) # how to replace the sting &#39;NA&#39; here? this does not work ...
  21.     )
  22. df

答案1

得分: 2

你可以尝试使用replace而不是where：

  1. df.replace({'strCol': {'NA': pd.NA}})
英文:

You can try replace instead of where:

  1. df.replace({&#39;strCol&#39;:{&#39;NA&#39;:pd.NA}})

答案2

得分: 0

使用lambda在where子句中来评估链式数据框：

  1. df = (df.rename(columns={'A':'intCol', 'B':'strCol'})
  2.         .astype({'intCol':float})
  3.         .where(lambda x: x['strCol']=='NA', pd.NA))

输出：

  1. >>> df
  2.    intCol strCol
  3. 0     NaN   <NA>
  4. 1     NaN   <NA>
  5. 2     3.0     NA
  6. 3     NaN   <NA>

许多方法，如where、mask、groupby、apply，可以接受一个可调用对象或函数，因此可以传递一个lambda函数。

英文:

Use lambda in where clause to evaluate the chained dataframe:

  1. df = (df.rename(columns={&#39;A&#39;:&#39;intCol&#39;, &#39;B&#39;:&#39;strCol&#39;})
  2.         .astype({&#39;intCol&#39;:float})
  3.         .where(lambda x: x[&#39;strCol&#39;]==&#39;NA&#39;, pd.NA))

Output:

  1. &gt;&gt;&gt; df
  2.    intCol strCol
  3. 0     NaN   &lt;NA&gt;
  4. 1     NaN   &lt;NA&gt;
  5. 2     3.0     NA
  6. 3     NaN   &lt;NA&gt;

Many methods like where, mask, groupby, apply can take a callable or a function so you can pass a lambda function.

答案3

得分: 0

pandas.DataFrame.where 做

> 替换条件为假的值。

所以您需要在要进行替换的地方使条件 不 成立，以下是一个简单的示例

  1. import pandas as pd
  2. df = pd.DataFrame({&#39;x&#39;:[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
  3. df2 = df.where(df.x%2==0,-1)
  4. print(df2)

得到的输出是

  1.    x
  2. 0 -1
  3. 1  2
  4. 2 -1
  5. 3  4
  6. 4 -1
  7. 5  6
  8. 6 -1
  9. 7  8
  10. 8 -1

注意，奇数 值被替换为 -1，而对于 偶数 值，条件成立。

英文:

pandas.DataFrame.where does

> Replace values where the condition is False.

So you need condition to not hold where you want to make replacement, simple example

  1. import pandas as pd
  2. df = pd.DataFrame({&#39;x&#39;:[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
  3. df2 = df.where(df.x%2==0,-1)
  4. print(df2)

gives output

  1.    x
  2. 0 -1
  3. 1  2
  4. 2 -1
  5. 3  4
  6. 4 -1
  7. 5  6
  8. 6 -1
  9. 7  8
  10. 8 -1

Observe that odd values were replaced by -1s, whilst condition does hold for even values.

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年2月7日 00:39:10
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