Pandas заменяет значения
У меня есть следующий фреймворк:
col 0 pre 1 post 2 a 3 b 4 post 5 pre 6 pre Я хочу заменить все строки в dataframe, которые не содержат «pre», чтобы стать «nonpre», поэтому dataframe выглядит так:
- Pandon pandas изменяет повторяющуюся временную метку на уникальный
- Как заменить отрицательные числа в кадре данных Pandas на ноль
- Суммирование всех столбцов с помощью поиска подстановочных имен с использованием Python Pandas
- Python: случайный выбор для каждой группы
- Проблемы с чтением CSV-файла с запятыми и символами в пандах
col 0 pre 1 nonpre 2 nonpre 3 nonpre 4 nonpre 5 pre 6 pre
Я могу сделать это, используя словарь и замену pandas, однако я хочу просто выбрать элементы, которые не являются «pre», и заменить их на «nonpre». есть ли лучший способ сделать это без перечисления всех возможных значений col в словаре?
- Pandas Python Regex: ошибка: ничего не повторять
- python pandas: удалить дубликаты по столбцам A, сохраняя строку с наибольшим значением в столбце B
- Условная замена в пандах
- Создание часового / минимального диапазона времени с использованием панд
- Форматирование вывода латекса (to_latex)
- Замените любую строку в столбцах на 1
- Как эффективно обрабатывать европейские десятичные разделители с помощью функции pandas read_csv?
- панды и замена категории
2 Solutions collect form web for “Pandas заменяет значения”
До тех пор, пока вам будет удобно использовать df.loc[condition, column] который позволяет pandas, это очень просто, просто выполните df['col'] != 'pre' чтобы найти все строки, которые необходимо изменить:
df['col2'] = df['col'] df.loc[df['col'] != 'pre', 'col2'] = 'nonpre' df Out[7]: col col2 0 pre pre 1 post nonpre 2 a nonpre 3 b nonpre 4 post nonpre 5 pre pre 6 pre pre
df[df['col'].apply(lambda x: 'pre' not in x)] = 'nonpre'