[英]Replace part of pandas dataframe column based on the first two letters
我有一个熊猫数据框,我需要根据前两个字母有条件地更新值。 该模式很简单,下面的代码有效,但感觉不像 Pythonic。 我需要将其扩展到其他字母(至少 11-19/AJ),虽然我可以添加额外的行,但我真的很想以正确的方式做到这一点。 下面的现有代码
df['REFERENCE_ID'] = df['PRECERT_ID'].astype(str)
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('11'), 'REFERENCE_ID'] = 'A' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('12'), 'REFERENCE_ID'] = 'B' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('13'), 'REFERENCE_ID'] = 'C' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('14'), 'REFERENCE_ID'] = 'D' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('15'), 'REFERENCE_ID'] = 'E' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
我以为我可以使用字母列表,例如
letters = list(string.ascii_uppercase)
但我是数据帧的新手(以及一般的python)并且无法弄清楚获得等效于的数据帧的语法
letters = list(string.ascii_uppercase)
text = '1523456789'
first = int(text[:2])
text = letters[first-11] + text[-7:]
我无法找到解决此问题的方法,但如果有任何帮助或类似问题的链接,我将不胜感激。 谢谢你。
df['REFERENCE_ID'] = df['PRECERT_ID'].astype(str)
# Save all uppercase english letters in a list
letters = list(string.ascii_uppercase)
# Enumerate over the letters list and start with 11 as the OP wants in this way only.
# All the uppercase english letters and corresponding numbers starting with 11.
for i,l in enumerate(letters, start=11):
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith(str(i)), 'REFERENCE_ID'] = l + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
我会尝试查找字典并使用map
来加快速度。
要查找字典,您可以使用:
lu_dict = dict(zip([str(i) for i in range(11,20)],[chr(i) for i in range(65,74)]))
返回:
{'11': 'A',
'12': 'B',
'13': 'C',
'14': 'D',
'15': 'E',
'16': 'F',
'17': 'G',
'18': 'H',
'19': 'I'}
然后你可以使用.str.slice.map
来避免 for 循环。
df = pd.DataFrame(data = {'Reference_ID':['112326345','12223356354','6735435634']})
df.Reference_ID = df.Reference_ID.astype(str)
df.loc[:,'Reference_new'] = df.Reference_ID.str.slice(0,2).map(lu_dict) + df.Reference_ID.str.slice(-7, )
结果是:
Reference_ID Reference_new
0 112326345 A2326345
1 12223356354 B3356354
2 6735435634 NaN
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