Question

我想对pandas数据帧中的列值进行编码，例如所有字母应转换为单个字母（例如，'vault'到'NNNNN'，'Nan123'到{ {1}}）。

我在考虑这样的事情：

'NNNDDD'

我的数据：

df['TransDetails'] = df['TransDetails'].str.replace('A', 'N')

如何转换此类代码中的所有列值？提前致谢

Answer 1

您可以使用正则表达式来处理替换。

df['TransDetails'] = df['TransDetails'].str.replace('[A-Za-z]', 'N')
df['TransDetails'] = df['TransDetails'].str.replace('\d', 'D')

df
# returns:
                      TransDetails
0   NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNNNN NNNN
1   NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNNNNN NNNN
2     NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNNN NNNN
3    NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNN NNNNN
4      NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNNNNNN
5         NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNNN
6          NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNN
7    NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNN NNNNNN
8     NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNN NNNNNN
9    NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNN NNNNNN
10   NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNN NNNNNN

Answer 2

一种方法是使用df.replace()。您可以避免以这种方式更改数字列。

df.replace('[A-Za-z]','N', regex=True).replace('\d','D', regex=True)

包含名为D的数字列的完整示例，名为N和TransDetails的非数字。

import pandas as pd

data = '''\
D,N,TransDetails
1,ABC,NEFT-PUNB0315500-JITENDER SING
1,123,NEFT-UTIB0CCH274-VIRENDER KUMA
1,123,NEFT-UTIB0CCH274-SUNITA DEVI
1,123,NEFT-PUNB0315500-AMLASH KUMAR
1,123,NEFT-PUNB0109800-FARIDUDDEN
1,123,NEFT-PUNB0109800-IDREESH
1,123,NEFT-PUNB0315500-BUDDHU
1,123,NEFT-UTIB0CCH274-SAKIL AHAMAD
1,123,NEFT-UTIB0CCH274-NAIM AHAMAD
1,123,NEFT-UTIB0CCH274-SALIM AHAMAD
1,123,NEFT-UTIB0CCH274-NADIM AHAMAD'''

fileobj = pd.compat.StringIO(data) # or 'path/to/csv'
df = pd.read_csv(fileobj)
df = df.replace('[A-Za-z]','N', regex=True).replace('\d','D', regex=True)
print(df)

返回：

    D    N                    TransDetails
0   1  NNN  NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNNNN NNNN
1   1  DDD  NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNNNNN NNNN
2   1  DDD    NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNNN NNNN
3   1  DDD   NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNN NNNNN
4   1  DDD     NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNNNNNN
5   1  DDD        NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNNN
6   1  DDD         NNNN-NNNNDDDDDDD-NNNNNN
7   1  DDD   NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNN NNNNNN
8   1  DDD    NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNN NNNNNN
9   1  DDD   NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNN NNNNNN
10  1  DDD   NNNN-NNNNDNNNDDD-NNNNN NNNNNN

我想在pandas dataframe中编码列值

2 个答案: