Pandas 데이터 프레임 열의 일부 값을 다른 값으로 바꾸기

Pandas 데이터 프레임 열의 일부 값을 다른 값으로 바꾸기

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아래 그림과 같이 pandas 데이터 프레임 df가 있습니다.

BrandName Specialty
A          H
B          I
ABC        J
D          K
AB         L

BrandName 열의 'ABC'및 'AB'를 A로 바꾸고 싶습니다. 누군가 도와 줄 수 있습니까?

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가장 쉬운 방법은 replace열 에서 방법 을 사용하는 것입니다. 인수는 교체하려는 항목 (여기 ['ABC', 'AB'])과 교체하려는 항목 ( 'A'이 경우 문자열 )의 목록입니다.

>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0    A
1    B
2    A
3    D
4    A

이렇게하면 새 일련의 값이 생성되므로이 새 열을 올바른 열 이름에 할당해야합니다.

df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')

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바꾸다

DataFrame개체에는 강력하고 유연한 replace방법이 있습니다.

DataFrame.replace(
        to_replace=None,
        value=None,
        inplace=False,
        limit=None,
        regex=False, 
        method='pad',
        axis=None)

제자리를 변경해야하는 경우 메소드에 inplace부울 인수를 replace사용하십시오.

인플레 이스

inplace : 부울, 기본값 FalseIf True, in place. 참고 : 이렇게하면이 개체의 다른보기가 수정됩니다 (예 : 열이 DataFrame을 형성 함). 이 경우 호출자를 반환합니다 True.

단편

df['BrandName'].replace(
    to_replace=['ABC', 'AB'],
    value='A',
    inplace=True
)

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loc 함수는 여러 값을 대체하는 데 사용할 수 있습니다. 문서 : loc

df.loc[df['BrandName'].isin([ABC', 'AB'])]='A'

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이 솔루션은 기존 데이터 프레임 자체를 변경합니다.

mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]})
mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)

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데이터 프레임 생성 :

import pandas as pd
dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})

이제 DataFrame.replace()기능을 사용하십시오 .

dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')

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두 가지 주요 방법간에 성능 차이 가 없음 을 보여주고 싶었 습니다.

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)

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/27060098/replacing-few-values-in-a-pandas-dataframe-column-with-another-value