Как заменить значения в pandas по словарю

Замена значений в Pandas по словарю может быть выполнена с использованием метода replace().

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': ['apple', 'banana', 'carrot', 'dog', 'elephant']}

df = pd.DataFrame(data)

# Создаем словарь для замены значений
replace_dict = {'apple': 'red',
                'banana': 'yellow',
                'carrot': 'orange'}

# Заменяем значения в столбце 'C' по словарю replace_dict
df['C'] = df['C'].replace(replace_dict)

print(df)    

    

Этот код создает DataFrame с тремя столбцами: 'A', 'B' и 'C'. Затем создается словарь replace_dict, в котором ключи - это значения, которые нужно заменить, а значения - это значения, которыми нужно заменить. Затем метод replace() применяется к столбцу 'C' с использованием словаря replace_dict. Результат выводится на экран.

Таким образом, все значения в столбце 'C', которые соответствуют ключам в словаре replace_dict, заменяются на соответствующие значения.

pandas замена значений по словарю

Одной из часто используемых операций при работе с данными является замена значений в столбцах или ячейках таблицы данных. А библиотека pandas в Python предоставляет удобные инструменты для осуществления таких замен. В данной статье мы рассмотрим, как заменить значения в pandas по словарю.

Что такое словарь?

Словарь - это структура данных в Python, которая хранит пары ключ-значение. Каждому ключу соответствует одно значение. Словари в Python объявляются с помощью фигурных скобок {} и содержат ключи и их соответствующие значения, разделенные двоеточием. Например:

    my_dict = {'apple': 5, 'banana': 3, 'orange': 2}
    

В приведенном примере, ключи 'apple', 'banana' и 'orange' соответствуют значениям 5, 3 и 2 соответственно.

Как использовать словарь для замены значений в pandas?

Для замены значений в pandas по словарю мы можем использовать метод replace. Этот метод принимает словарь, в котором ключи соответствуют исходным значениям, а значения словаря соответствуют новым значениям, на которые нужно заменить исходные.

    import pandas as pd
    
    # Создание DataFrame
    data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple'],
            'quantity': [5, 3, 2, 2]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Создание словаря для замены значений
    replace_dict = {'apple': 'яблоко', 'banana': 'банан'}
    
    # Замена значений в столбце 'fruit'
    df['fruit'] = df['fruit'].replace(replace_dict)
    

В данном примере мы создаем DataFrame с помощью словаря data, содержащего столбец 'fruit' с исходными значениями 'apple', 'banana', 'orange' и 'apple', а также столбец 'quantity' с количеством каждого фрукта. Мы также создаем словарь replace_dict для замены значений и используем его в методе replace для замены значений в столбце 'fruit'.

Замена значений в нескольких столбцах

Если вам нужно заменить значения в нескольких столбцах, вы можете передать словарь с несколькими ключами и значениями в метод replace. Например:

    import pandas as pd
    
    # Создание DataFrame
    data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple'],
            'color': ['red', 'yellow', 'orange', 'green'],
            'quantity': [5, 3, 2, 2]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Создание словаря для замены значений
    replace_dict = {'apple': 'яблоко', 'banana': 'банан'}
    
    # Замена значений в столбцах 'fruit' и 'color'
    df = df.replace({'fruit': replace_dict, 'color': replace_dict})
    

В данном примере мы создаем DataFrame с помощью словаря data, содержащего столбцы 'fruit', 'color' и 'quantity'. Затем мы создаем словарь replace_dict и используем его для замены значений в столбцах 'fruit' и 'color' с помощью метода replace.

Замена значений по условию

Если вам нужно заменить значения только в определенных строках, вы можете использовать условия для фильтрации данных. В pandas это достигается с помощью метода loc. Например, если мы хотим заменить значения только в строках, где количество фруктов больше 3, мы можем сделать следующее:

    import pandas as pd
    
    # Создание DataFrame
    data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple'],
            'quantity': [5, 3, 2, 2]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Создание словаря для замены значений
    replace_dict = {'apple': 'яблоко', 'banana': 'банан'}
    
    # Замена значений в столбце 'fruit' для строк, где quantity > 3
    df.loc[df['quantity'] > 3, 'fruit'] = df.loc[df['quantity'] > 3, 'fruit'].replace(replace_dict)
    

В данном примере мы создаем DataFrame с помощью словаря data, содержащего столбцы 'fruit' и 'quantity'. Затем мы создаем словарь replace_dict и используем его для замены значений в столбце 'fruit' только для строк, где количество фруктов больше 3 с помощью метода replace и метода loc для фильтрации данных.

Резюме

В этой статье мы рассмотрели, как заменить значения в pandas по словарю. Мы использовали метод replace для замены исходных значений на новые значения, указанные в словаре. Мы также рассмотрели, как заменить значения в нескольких столбцах и как заменить значения только в определенных строках по условию.

Замена значений по словарю - это мощный инструмент в арсенале pandas, который позволяет легко и эффективно заменять значения в таблицах данных.