[英]Using a dictionary to replace column values on given index numbers on a pandas dataframe
考虑以下数据框
df_test = pd.DataFrame( {'a' : [1, 2, 8], 'b' : [np.nan, np.nan, 5], 'c' : [np.nan, np.nan, 4]})
df_test.index = ['one', 'two', 'three']
这使
a b c
one 1 NaN NaN
two 2 NaN NaN
three 8 5 4
我有一个列 b 和 c 的行替换字典。 例如:
{ 'one': [3.1, 2.2], 'two' : [8.8, 4.4] }
其中 3.1 和 8.8 替换 b 列,2.2 和 4.4 替换 c 列,因此结果为
a b c
one 1 3.1 2.2
two 2 8.8 4.4
three 8 5 4
我知道如何使用 for 循环进行这些更改:
index_list = ['one', 'two']
value_list_b = [3.1, 8.8]
value_list_c = [2.2, 4.4]
for i in range(len(index_list)):
df_test.ix[df_test.index == index_list[i], 'b'] = value_list_b[i]
df_test.ix[df_test.index == index_list[i], 'c'] = value_list_c[i]
但我相信有一种更好更快的方式来使用字典!
我想它可以用DataFrame.replace方法完成,但我无法弄清楚。
谢谢您的帮助,
光盘
您正在寻找pandas.DataFrame.update
。 在您的情况下唯一的扭曲是您将更新指定为行字典,而 DataFrame 通常是从列字典构建的。 orient
关键字可以解决这个问题。
In [24]: import pandas as pd
In [25]: df_test
Out[25]:
a b c
one 1 NaN NaN
two 2 NaN NaN
three 8 5 4
In [26]: row_replacements = { 'one': [3.1, 2.2], 'two' : [8.8, 4.4] }
In [27]: df_update = pd.DataFrame.from_dict(row_replacements, orient='index')
In [28]: df_update.columns = ['b', 'c']
In [29]: df_update
Out[29]:
b c
one 3.1 2.2
two 8.8 4.4
In [30]: df_test.update(df_update)
In [31]: df_test
Out[31]:
a b c
one 1 3.1 2.2
two 2 8.8 4.4
three 8 5.0 4.0
pandas.DataFrame.from_dict
是一个特定的 DataFrame 构造函数,它为我们提供orient
关键字,如果您只说DataFrame(...)
则不可用。 由于我不知道的原因,我们不能将列名['b', 'c']
传递给from_dict
,所以我在单独的步骤中指定了它们。
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