Question

如果我有如下数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
        'items': ['countryName', 'stateName', 'currencyName', 'companyName'],
        'code': ['NK', 'NK', 'NK', 'NK']
     })
print(df)

          items code
0   countryName   NK
1     stateName   NK
2  currencyName   NK
3   companyName   NK

如何在几种条件下转换NK，例如，如果其项为“ countryName”，则将NK更改为朝鲜，如果其项为“ stateName”，则将NK更改为“ North Kingstown”，依此类推。请注意，这只是数据框的一部分。谢谢。

df = pd.DataFrame({
        'items': ['countryName', 'stateName', 'currencyName', 'companyName'],
        'code': ['North Korea', 'North Kingstown', 'Norwegian krone', 'Northrup-King']
     })
print(df)
          items             code
0   countryName      North Korea
1     stateName  North Kingstown
2  currencyName  Norwegian krone
3   companyName    Northrup-King

Answer 1

您可以将键和值存储在2个不同的dfs中（可能在excel表中），然后使用pd.read_excel(file)直接从那里读取它

如果我们将它们命名为df和df1：

df：

     code            items
0    NK              countryName 
1    NK              stateName 
2    NK              currencyName 
3    NK              companyName

df1：

     code               items
0    North Korea      countryName 
1    North Kingstown  stateName 
2    Norwegian krone  currencyName 
3    Northrup-King    companyName

然后：

df = df.merge(df1,on='items').drop('code_x',axis=1)
df.columns=['items','code']

这会节省很多代码行。.

Answer 2

您可以在DF上使用np.where。它有点脏，我敢肯定其他人可以为您提供更清洁的解决方案，但它可以工作。

sizeof

它如何工作：

np.where（（条件一）＆（条件二）＆（更多条件）...
值，例如朝鲜
如果不满足条件，则保留旧值（NK）

编辑：添加了简单的动态版本

df['code'] = np.where((df['code'] == 'NK') & (df['items'] == 'countryName'),
                      'North Korea',
                       df['code'])

df['code'] = np.where((df['code'] == 'NK') & (df['items'] == 'stateName'),
                      'North Kingstown',
                       df['code'])
... add the rest of the examples

Answer 3

我会这样做：

df = pd.DataFrame({
        'items': ['countryName', 'stateName', 'currencyName', 'companyName'],
        'code': ['NK', 'NK', 'NK', 'NK']
     })

country_value = {'NK': "North Korea"}
state_value = {'NK': 'North Kingstown'}
currency_value = {'NK' : 'Norwegian Krone'}
company_value = {'NK': 'Northrup-king'}

def pair(x):
    if x['items'] == 'countryName':
        x['code'] = country_value[x['code']]
    elif x['items'] == 'stateName':
        x['code'] = state_value[x['code']]
    elif x['items'] == 'currencyName':
        x['code'] = currency_value[x['code']]
    elif x['items'] == 'companyName':
        x['code'] = company_value[x['code']]

    return x


df.apply(pair, axis = 1)

这样，您可以添加许多国家，州等键值对。

在熊猫中的多个if条件下替换字符串

3 个答案: