[英]Replace all column values with value from single column - Pandas
I'm hoping to replace values in all columns within a df
using integers from a specified column.我希望使用指定列中的整数替换df
中所有列中的值。 Using the df
below I want to use the values in Code
and replace them in all other columns.使用下面的df
我想使用Code
中的值并在所有其他列中替换它们。
df = pd.DataFrame({
'Place' : ['X','Y','X','Y','X','Y','X','Y'],
'Number' : ['A','B','C','D','F','G','H','I'],
'Code' : [1,2,3,0,1,2,5,4],
'Value' : ['','','','','','','','']
})
df[:] = df['Code'].apply(lambda x: x if np.isreal(x) else 0).astype(int)
print(df)
Intended Output:预期 Output:
Place Number Code Value
0 1 1 1 1
1 2 2 2 2
2 3 3 3 3
3 0 0 0 0
4 1 1 1 1
5 2 2 2 2
6 5 5 5 5
7 4 4 4 4
Use reindex
, ffill
, bfill
使用reindex
, ffill
, bfill
df[['Code']].reindex(columns=df.columns).ffill(1).bfill(1).astype(int)
Out[256]:
Place Number Code Value
0 1 1 1 1
1 2 2 2 2
2 3 3 3 3
3 0 0 0 0
4 1 1 1 1
5 2 2 2 2
6 5 5 5 5
7 4 4 4 4
Numpy solution Numpy解决方案
df[:] = np.transpose([df.Code] * df.shape[1])
Out[314]:
Place Number Code Value
0 1 1 1 1
1 2 2 2 2
2 3 3 3 3
3 0 0 0 0
4 1 1 1 1
5 2 2 2 2
6 5 5 5 5
7 4 4 4 4
Try this:尝试这个:
df[df.columns] = df[['Code', 'Code', 'Code', 'Code']]
or:或者:
df[df.columns] = df[['Code']*len(df.columns)]
Hope it helps you.希望它可以帮助你。
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