如何使用字典键替换数据帧列的值？(How to replace dataframe column v

假设我有一本字典：

dict = {"1" : "A", "2" : "B" , "3" : "C"}

和数据帧

df = pd.DataFrame()
df["ID"] = pd.Series(["A","B","C"])
df["Desc"] = pd.Series(["Fruits","Vegs","Meat"])

数据帧将是这样的：

如何将替换在列值df["ID"]与字典键，这样我有1,2,3在df["ID"]代替A,B,C ？

Answer 1:

首先创建一个逆映射：

In [363]: dict2 = {v : k for k, v in dict_.items()}

这里所做的假设是，你的价值是独一无二的。 现在你可以使用pd.Series.replace ：

In [367]: df.ID = df.ID.replace(dict2); df
Out[367]: 
  ID    Desc
0  1  Fruits
1  2    Vegs
2  3    Meat

---

与替代解决方案pd.Series.map ：

In [380]: df.ID = df.ID.map(dict2); df
Out[380]: 
  ID    Desc
0  1  Fruits
1  2    Vegs
2  3    Meat

另外，我建议你使用一个不同的名称dict ，因为已经有该名称的内置。

Answer 2:

或者你也可以立足于大熊猫。

df.ID=df.ID.map((pd.DataFrame(data=d,index=['Value',]).T.reset_index().set_index('Value'))['index'])

Out[23]: 
  ID    Desc
0  1  Fruits
1  2    Vegs
2  3    Meat

Answer 3:

另一种方式做，这将是：

dict1 = pd.DataFrame(dict.items())
dict1.columns = ['ID_1',"ID"]
merge = pd.merge(df,dict1)
del merge['ID']
merge = merge.rename(columns={'ID_1': 'ID'})

    Desc    ID
0   Fruits  1
1   Vegs    2
2   Meat    3

文章来源: How to replace dataframe column values with dictionary keys?