替換 Pandas DataFrame 中的列值

Mohamed Ayman 2023年1月30日 2020年12月19日

Pandas Pandas DataFrame

使用 map() 方法替換 Pandas 中的列值
在 Pandas 中使用 loc 方法替換列的值
在 Pandas DataFrame 中用條件替換列值
使用 replace() 方法修改數值

在本教程文章中，我們將介紹如何在 Pandas DataFrame 中替換列值。我們將介紹三種不同的函式來輕鬆替換列值。

使用 `map()` 方法替換 Pandas 中的列值

DataFrame 的列是 Pandas 的 Series。我們可以使用 map 方法將列中的每個值替換為另一個值。

`Series.map()` 語法

Series.map(arg, na_action=None)

引數：

arg：這個引數用於對映一個 Series。它可以是一個集合或一個函式。
na_action：na_action 用於處理 NaN（非數字）值。它可以取兩個值-None 或 ignore。None 是預設值，map() 將把對映應用於所有值，包括 Nan 值；ignore 將 NaN 值留在列中，而不傳遞給對映方法。

它返回一個具有相同索引的 Series。

現在讓我們舉個例子來實現 map 方法。我們將在下面的例子中使用相同的 DataFrame。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
       'city':['berlin','paris','roma',np.nan]}
df = pd.DataFrame(data,columns=['name','city'])

print(df)

輸出：

      name    city
0  michael  berlin
1    louis   paris
2     jack    roma
3  jasmine     NaN

在 Pandas DataFrame 中用集合替換列值

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
       'city':['berlin','paris','roma',np.nan]}
df = pd.DataFrame(data,columns=['name','city'])

// replace column values with collection

df['city'] = df['city'].map({'berlin':'dubai',
                             'paris':'moscow',
                             'roma':'milan',
                             np.nan:'NY'},
                             na_action=None)

print(df)

輸出：

      name    city
0  michael   dubai
1    louis  moscow
2     jack   milan
3  jasmine      NY

原 DataFrame 中的 city 列值被替換為字典中的新值，作為 map() 方法的第一個引數。

在 Pandas DataFrame 中用函式替換列值

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
       'city':['berlin','paris','roma',np.nan]}
df = pd.DataFrame(data,columns=['name','city'])

//replace column values with function

df['city']=df['city'].map('I am from {}'.format)

print(df)

輸出：

      name              city
0  michael  I am from berlin
1    louis   I am from paris
2     jack    I am from roma
3  jasmine     I am from nan

na_action 預設為 None，所以原列中的 NaN 也被替換為新的字串 I am from nan。

如果你想保留 NaN 但不被替換，可以將 na_action 設定為 ignore。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
       'city':['berlin','paris','roma',np.nan]}
df = pd.DataFrame(data,columns=['name','city'])

// replace column values excluding NaN

df['city']=df['city'].map('I am from {}'.format,
                          na_action = 'ignore')

print(df)

輸出：

      name              city
0  michael  I am from berlin
1    louis   I am from paris
2     jack    I am from roma
3  jasmine               NaN

在 Pandas 中使用 `loc` 方法替換列的值

另一種替換 Pandas DataFrame 列值的方法是 DataFrame 中的 loc() 方法，loc() 方法通過其標籤訪問值。

`DataFrame.loc[]` 語法

pandas.DataFrame.loc[condition, column_label] = new_value

引數：

condition：這個引數返回使條件為真的值。
column_label：該引數用於指定要更新的目標列。

通過引數確定值後，我們將其更新為 new_value。

現在我們舉個例子來實現 loc 方法。我們將以下面的 DataFrame 為例。

Import pandas as pd
data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'grades':[30,70,40,80],
        'result':['N/A','N/A','N/A','N/A']}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','grades','result'])

print(df)

輸出：

      name  grades result
0  michael      30    N/A
1    louis      70    N/A
2     jack      40    N/A
3  jasmine      80    N/A

在 Pandas DataFrame 中用條件替換列值

我們可以使用布林條件來指定目標元素。

Import pandas as pd
data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'grades':[30,70,40,80],
        'result':['N/A','N/A','N/A','N/A']}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','grades','result'])

df.loc[df.grades>50,'result']='success'

df.loc[df.grades<50,'result']='fail'

print(df)

輸出：

      name  grades   result
0  michael      30     fail
1    louis      70  success
2     jack      40     fail
3  jasmine      80  success

df.loc[df.grades>50, 'result']='success'如果 grades 的值大於 50，則值用 sucess 替換。

df.loc[df.grades<50,'result']='fail'如果 grades 值小於 50，則值用 fail 替換。

使用 `replace()` 方法修改數值

在 Pandas DataFrame 中替換列值的另一種方法是 Series.replace() 方法。

`Series.replace()` 語法

替換一個單一數值

df[column_name].replace([old_value], new_value)

用相同的值替換多個值

df[column_name].replace([old_value1, old_value2, old_value3], new_value)

用多個數值代替多個數值

df[column_name].replace([old_value1, old_value2, old_value3],[new_value1, new_value2, new_value3])

用整個 DataFrame 的新值替換一個值。

df.replace([old_value], new_value)

我們將在剩下的例子中使用下面的 DataFrame。

import pandas as pd

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'salary':[700,800,1000,1200]}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','salary'])

print(df)

輸出：

      name  salary
0  michael     700
1    louis     800
2     jack    1000
3  jasmine    1200

在 Pandas DataFrame 中用多個值替換列值

import pandas as pd

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'salary':[700,800,1000,1200]}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','salary'])

df['name']= df['name'].replace(['michael','louis'],['karl','lionel'])

print(df)

輸出：

      name  salary
0     karl     700
1   lionel     800
2     jack    1000
3  jasmine    1200

在 Pandas DataFrame 中僅用相同的值替換列值

import pandas as pd

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'salary':[700,800,1000,1200]}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','salary'])

df['salary']= df['salary'].replace([1000,1200],1500)

print(df)

輸出：

      name  salary
0     karl     700
1   lionel     800
2     jack    1500
3  jasmine    1500

在 Pandas DataFrame 中用一個值替換列值

import pandas as pd

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'salary':[700,800,1000,1200]}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','salary'])

df['salary']= df['salary'].replace([700],750)

print(df)

輸出：

      name  salary
0     karl     750
1   lionel     800
2     jack    1000
3  jasmine    1200

替換整個 Pandas DataFrame 中的值

import pandas as pd

data = {'name':['michael','louis','jack','jasmine'],
        'salary':[700,800,1000,1000]}

df = pd.DataFrame(data,columns=['name','salary'])


df= df.replace([1000],1400)

print(df)

輸出：

      name  salary
0     karl     750
1   lionel     800
2     jack    1400
3  jasmine    1400

使用 map() 方法替換 Pandas 中的列值

Series.map() 語法