Question

我希望在满足某些特定条件时将数据框中的列值更改为另一个名称。

我尝试在数据框上应用apply方法，但是没有用。

这是我拥有的数据集，我希望在某些情况下可以更改国家/地区列名称。例如，“大韩民国”应更改为“韩国”，在此列中我需要更改相似的名称。我尝试套用方法，但没有得到任何结果。任何建议都会对我有帮助。先感谢您。 **

df.head()

       Country Energy_Supply Energy_Supply_per_Capita   
0      Afghanistan      3.210000e       10.0    
1      Albania          1.020000e       35.0    
2      Algeria          1.959000e+09    51.0    
3      American Samoa   NaN             NaN

Answer 1

为什么更换无效？看来这是个好方法：

df.head()

       Country Energy_Supply Energy_Supply_per_Capita   
0      Republic of Korea      3.210000e       10.0    
1      Albania          1.020000e       35.0    
2      Algeria          1.959000e+09    51.0    
3      American Samoa   NaN             NaN



df.replace({'Country': 'Republic of Korea'}, {'Country': 'South Korea'})

       Country Energy_Supply Energy_Supply_per_Capita   
0      South Korea      3.210000e       10.0    
1      Albania          1.020000e       35.0    
2      Algeria          1.959000e+09    51.0    
3      American Samoa   NaN             NaN

您可以多次执行此操作。对于每次替换

Answer 2

您可以将replace()用于感兴趣的列。创建字典repl_dict = {"Republic of China": "China", "Republic of Moldova": "Moldova", "Republic of France": "France","Great Britain": "England"}，然后通过is替换函数，有关更多详细信息和参数，请检查pandas.DataFrame.replace

此方法确实通过创建dictionary一次全部替换所有感兴趣的名称，最终将使您的 dataframe column基于此字典，无需运行每个Country单独。

import pandas as pd
my_dict = { 'Country' : ["Republic of China", "China", "England", "Republic of Moldova", "Republic of France","Great Britain", "England"],
                   'age' : [20,27, 35, 55, 18, 21, 35],
                   'designation': ["VP", "CEO", "CFO", "VP", "VP", "CEO", "MD"]}

dfnew = pd.DataFrame(my_dict)
print(dfnew)

Country  age designation
0    Republic of China   20          VP
1                China   27         CEO
2              England   35         CFO
3  Republic of Moldova   55          VP
4   Republic of France   18          VP
5        Great Britain   21         CEO
6              England   35          MD

repl_dict = {"Republic of China": "China", "Republic of Moldova": "Moldova", "Republic of France": "France","Great Britain": "England"}
dfnew['Country'] = dfnew['Country'].replace(repl_dict, regex=True)
print()
print('Final dataframe', dfnew)

Final dataframe    
Country  age designation
0    China   20          VP
1    China   27         CEO
2  England   35         CFO
3  Moldova   55          VP
4   France   18          VP
5  England   21         CEO
6  England   35          MD

Answer 3

我认为您需要的是map函数：

directions.routes[0].legs[0].duration_in_traffic

上面的表达式从df ['Country']中获取一个元素，并将其称为x。如果x =='Republic of Korea'，它会将'South Korea'放在一个新系列中的相同位置，否则它只是将x复制到新系列中。然后，将带有“韩国”的新系列分配回“国家/地区”列。

希望这会有所帮助

如何根据某些条件更改熊猫中的列值

3 个答案: