Question

我有一个类似于

的Dataframe（table2）

57                  INVERNESS
361                 INVERNESS
533                 INVERNESS
535     INVERNESS KERRY DOWNS
758           INVERNESS GREEN
807                 INVERNESS
970           INVERNESS POINT
971                 INVERNESS

等等..

我需要使用Dict映射/替换名称（我在Excel表格中有）当我将翻译表读入Pandas时，我得到一个看起来像

的DF

             NSUBDIVISION
SUBDIVISION 
*HUFFMAN**8MILES NE  OTHER
0                    OTHER
00                   OTHER
000                  OTHER
INVERNESS POINT      INVERNESS

等等...... 当我使用xlate = df.to_dict（）将其转换为DICT时，我得到一个看起来像的字典（xlate）：

{u'NSUBDIVISION': {u'*HUFFMAN**8MILES NE': u'OTHER',
  u'0': u'OTHER',
  u'00': u'OTHER',
  u'000': u'OTHER',
  u'0000': u'OTHER',
  u'INVERNESS POINT': u'INVERNESS',

所以..on（我提到这个，因为我不确定该词典是否正确形成）

我想做点什么

 table2['SUBDIVISION'].replace(to_replace=xlate,inplace=True)

我想在xlate表的第1列中查找值，将它们与table2 ['SUBDIVISION']匹配，如果找到，则将x2第2列中的值替换为SUBDIVISION的内容，如果不是单独留下（奖励......实际上）如果col 2是NAn，我也想不管它，例如上面发现INVERNESS POINT将被INVERNESS取代

目前我只得到TypeError：unhashable type：'dict'

Answer 1

我认为你想创建一个dictionary from the Series（而不是DataFrame）：

In [11]: translate_df['NSUBDIVISION'].to_dict()
Out[11]:
{'*HUFFMAN**8MILES NE': 'OTHER',
 '0': 'OTHER',
 '00': 'OTHER',
 '000': 'OTHER',
 'INVERNESS POINT': 'INVERNESS'}

并将其用于replace列：

In [12]: df['SUBDIVISION'].replace(translate_df['NSUBDIVISION'].to_dict())
Out[12]:
0                INVERNESS
1                INVERNESS
2                INVERNESS
3    INVERNESS KERRY DOWNS
4          INVERNESS GREEN
5                INVERNESS
6                INVERNESS
7                INVERNESS
Name: SUBDIVISION, dtype: object

使用Python dict替换/清除Pandas DataFrame中的数据

1 个答案: