熊貓替換列表列的值

Question

我有這樣的數據框

ID	回饋
T223	[好，壞，壞]
T334	[平均，好，好]

feedback_dict = {'Good':1, 'Average':2, 'Bad':3}

使用這本字典我必須更換反饋列

ID	回饋
T223	[1, 3, 3]
T334	[2,1,1]

我嘗試了兩種方法，但都沒有用，我們將不勝感激。

method1:    
df = df.assign(Feedback=[feedback_dict.get(i,i)  for i in list(df['Feedback'])])

method2:
df['Feedback'] = df['Feedback'].apply(lambda x : [feedback_dict.get(i,i)  for i in list(x)])

Answer 1

對我來說，第二個解決方案有效，但之前必須將字符串轉換為列表：

import ast

df['Feedback'] = df['Feedback'].apply(ast.literal_eval)
#df['Feedback'] = df['Feedback'].str.strip('[]').str.split(',')

使用嵌套字典的第一個解決方案：

df = df.assign(Feedback=[[feedback_dict.get(i,i) for i in x] for x in df['Feedback']])


df['Feedback'] = df['Feedback'].apply(lambda x : [feedback_dict.get(i,i)  for i in list(x)])
print (df)
     ID    Feedback
0  T223  [1, 3, 3]
1  T334  [2, 1, 1]

編輯：如果列表缺少值，則使用if-else語句 - 非列表值被替換為空列表：

print (df)
     ID             Feedback
0  T223       [Good,Bad,Bad]
1  T334  [Average,Good,Good]
2   NaN                  NaN


feedback_dict = {'Good':1, 'Average':2, 'Bad':3}
df = df.assign(Feedback=[[feedback_dict.get(i,i) for i in x] if isinstance(x, list) else [] 
                            for x in df['Feedback']])

print (df)
     ID   Feedback
0  T223  [1, 3, 3]
1  T334  [2, 1, 1]
2   NaN         []

Answer 2

如果你的用例和這個例子一樣簡單，我不會推薦這種方法。 但是，如果它使項目的其他部分更容易，那么這里還有另一種選擇。

1. df.explode()你的專欄（假設它是一個列表而不是文本；否則先將它轉換為一個列表）
2. 使用df.replace()執行替換
3. 使用df.groupby()和df.agg()再次將行分組

例如，它看起來像這樣（假設變量已像您的問題中那樣聲明）：

df = df.explode('Feedback')
df['Feedback'] = df['Feedback'].replace(feedback_dict)
df = df.groupby('ID').agg(list)

Answer 3

l , L = [] , []  # two list for adding new values into them

for lst in df.Feeback: # call the lists in the Feeback column
    for i in last: #calling each element in each lists
        if i == 'Good': #if the element is Good then:
            l.append(feedback_dict['Good'])   #append the value 1 to the first created list
        if i == 'Average':  #if the element is Average then:
            l.append(feedback_dict['Average'])  #append the value 2 to the first created list
        if i == 'Bad':   #if the element is Bad then:
            l.append(feedback_dict['Bad']) #append the value 3 to the first created list
L.append(l[:3])  # we need to split half of the first list to add as a list to the second list and the other half as another list to the second list we created
L.append(l[3:])
df['Feeback'] = L  #at the end just put the values of the second created list as feedback column

Answer 4

您非常接近解決方案。

我所做的是：

data.replace({'Good': '1', 'Average': '2', 'Bad': '3'}, regex=True)

並獲得您正在尋找的結果：

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