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私はDataframeの値を辞書からの値で置き換えたいと思います。 プレーン・イングリッシュ:Column C
にディクショナリ・キーと一致する値がある場合は、Column D
を、その特定のキーに対応するディクショナリの値に置き換えます。です除く辞書に基づくパンダの値を設定する
import pandas as pd
import numpy as np
dfp = pd.DataFrame({'A' : [np.NaN,np.NaN,3,4,5,5,3,1,5,np.NaN],
'B' : [1,0,3,5,0,0,np.NaN,9,0,0],
'C' : ['AA1233445','A9875', 'rmacy','Idaho Rx','Ab123455','TV192837','RX','Ohio Drugs','RX12345','USA Pharma'],
'D' : [123456,123456,1234567,12345678,12345,12345,12345678,123456789,1234567,np.NaN],
'E' : ['Assign','Unassign','Assign','Ugly','Appreciate','Undo','Assign','Unicycle','Assign','Unicorn',]})
print(dfp)
z = {'rmacy': 999}
dfp.loc[dfp['C'].isin(z.keys()), 'D' ] = z.values() # <--- code to change
Output:
A B C D E
0 NaN 1.0 AA1233445 123456 Assign
1 NaN 0.0 A9875 123456 Unassign
2 3.0 3.0 rmacy (999) Assign #<--- Worked with paranthesis
3 4.0 5.0 Idaho Rx 1.23457e+07 Ugly
4 5.0 0.0 Ab123455 12345 Appreciate
5 5.0 0.0 TV192837 12345 Undo
6 3.0 NaN RX 1.23457e+07 Assign
7 1.0 9.0 Ohio Drugs 1.23457e+08 Unicycle
8 5.0 0.0 RX12345 1.23457e+06 Assign
9 NaN 0.0 USA Pharma NaN Unicorn
上記のコードの作品は(Paranthesisに値を入れます。しかし、辞書が一つのキーよりも大きい場合の列の2つの試合があるので、それはColumn D
で両方の値を入れます。
A B C D E
0 NaN 1.0 AA1233445 123456 Assign
1 NaN 0.0 A9875 123456 Unassign
2 3.0 3.0 rmacy (999, 333) Assign
3 4.0 5.0 Idaho Rx 1.23457e+07 Ugly
4 5.0 0.0 Ab123455 12345 Appreciate
5 5.0 0.0 TV192837 12345 Undo
6 3.0 NaN RX (999, 333) Assign
7 1.0 9.0 Ohio Drugs 1.23457e+08 Unicycle
8 5.0 0.0 RX12345 1.23457e+06 Assign
9 NaN 0.0 USA Pharma NaN Unicorn
1は、これを解決する方法を
?
あなたは常に正しい答えを出す!ハハ。あなたは私のアプローチを歩いてもらえますか?どのように 'fillna()を使って'正しい結果が私の心を吹いているのですか? – MattR
@MattR 'map'は辞書から値を返します。なければ' NaN'を返します。次に、それらの 'NaN'を' fillna(df.D) 'で埋めます。次に、現在の 'df.D'をこれらの新しい値で上書きします。 – piRSquared
単に素晴らしいです...私はいつかあなたのように流暢であることを願っています。乾杯! – MattR