Pandas中批量替換字符的方法有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“Pandas中批量替換字符的方法有哪些”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

一、前言

前幾天在Python最強王者群有個叫【dcpeng】的粉絲問了一個關(guān)于Pandas中的問題，這里拿出來給大家分享下，一起學(xué)習(xí)。

想問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“開心”，2批量換為“悲傷”這種字符替換呢？

二、解決過程

思路挺簡單，限定Pandas處理，想到的方法有很多，這里拿出來給大家分享，希望對大家的學(xué)習(xí)有幫助。

下面這個是生成源數(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:"開心", 2:"悲傷", 3:"難過", 4:"淚目"})
df

運行結(jié)果如下圖所示：

方法二

這個方法是參考才哥的文章寫出來的，代碼如下所示：

def getValue(s):
    if s==1:
        return '開心'
    elif s==2:
        return '悲傷'
    elif s==3:
        return '難過'
    elif s==4:
        return '淚目'
df['col3'] = df['col1'].apply(getValue)
df

運行結(jié)果如下圖所示：

方法三

【冫馬讠成】大佬給了一個思路，使用replace實現(xiàn)。

代碼如下所示：

df['col4'] = df['col1'].replace(1, '開心').replace(2, '悲傷').replace(3, '難過').replace(4, '淚目')
df

得到的結(jié)果如下所示：

方法四

這個方法是基于apply()函數(shù)，代碼如下所示：

def get_value(s):
    dict = {1:"開心", 2:"悲傷", 3:"難過", 4:"淚目"}
    return dict[s]
df['col5'] = df['col1'].apply(get_value)
df

運行結(jié)果如下圖所示：

方法五

【沈復(fù)】大佬給了一個思路和代碼，如下圖所示：

這個方法是基于map()函數(shù)，代碼如下所示：

def get_value(s):
    dict = {1:"開心", 2:"悲傷", 3:"難過", 4:"淚目"}
    return dict[s]
df['col5'] = df['col1'].map(get_value)
df

運行結(jié)果如下圖所示：

方法六

這里【月神】仍然是使用replace方法進行實現(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], ['開心', '悲傷', '難過', '淚目'])
df

【月神】提醒：這個是全匹配，不要加regex=True參數(shù)，不然你會后悔的！

運行結(jié)果如下圖所示：

“Pandas中批量替換字符的方法有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！