如问题所述,我有一个df_original
很大的数据框,但看起来像:
ID Count Column 2 Column 3 Column 4
RowX 1 234. 255. yes. 452
RowY 1 123. 135. no. 342
RowW 1 234. 235. yes. 645
RowJ 1 123. 115. no. 342
RowA 1 234. 285. yes. 233
RowR 1 123. 165. no. 342
RowX 2 234. 255. yes. 234
RowY 2 123. 135. yes. 342
RowW 2 234. 235. yes. 233
RowJ 2 123. 115. yes. 342
RowA 2 234. 285. yes. 312
RowR 2 123. 165. no. 342
.
.
.
RowX 1233 234. 255. yes. 133
RowY 1233 123. 135. no. 342
RowW 1233 234. 235. no. 253
RowJ 1233 123. 115. yes. 342
RowA 1233 234. 285. yes. 645
RowR 1233 123. 165. no. 342
我试图摆脱文本数据,并将其替换为预定义的数值等效项。例如,在这种情况下,我想分别用或替换Column3
的yes
或no
值。有没有一种方法无需我手动输入和更改值?1``0
v
RowX yes
RowY no
RowW yes
RowJ no
RowA yes
RowR no
RowX yes
RowY yes
RowW yes
RowJ yes
RowA yes
RowR no
Name: Column 3, dtype: object
pd.factorize
1 - pd.factorize(v)[0]
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])
np.where
np.where(v == 'yes', 1, 0)
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])
pd.Categorical
/astype('category')
pd.Categorical(v).codes
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], dtype=int8)
v.astype('category').cat.codes
RowX 1
RowY 0
RowW 1
RowJ 0
RowA 1
RowR 0
RowX 1
RowY 1
RowW 1
RowJ 1
RowA 1
RowR 0
dtype: int8
pd.Series.replace
v.replace({'yes' : 1, 'no' : 0})
RowX 1
RowY 0
RowW 1
RowJ 0
RowA 1
RowR 0
RowX 1
RowY 1
RowW 1
RowJ 1
RowA 1
RowR 0
Name: Column 3, dtype: int64
上面的一个有趣的通用版本:
v.replace({r'^(?!yes).*$' : 0}, regex=True).astype(bool).astype(int)
RowX 1
RowY 0
RowW 1
RowJ 0
RowA 1
RowR 0
RowX 1
RowY 1
RowW 1
RowJ 1
RowA 1
RowR 0
Name: Column 3, dtype: int64
一切都不"yes"
是0
。
问题内容: 有没有办法在熊猫中舍入单个列而不影响数据框的其余部分? df.value1.apply(np.round)给出 使数据看起来像这样的正确方法是什么: 问题答案: 你很亲密 您将此回合应用于给出的一系列值。因此,返回类型为Series。您需要将该系列分配回该数据框(或具有相同索引的另一个数据框)。 同样,有一种方法基本上是的简写。
我有一个Pandas系列包含一个字符串列表,如下所示: 我只想保留列表中的第一个到第二个条目,如下所示: 我尝试对其进行切片,,但这样做只返回该系列的前两个索引... 我也尝试过和其他切片,但结果不是我想要的。 我怎么能只保留整个熊猫系列清单的前两项呢? 谢谢!
问题内容: 我已经尝试解决这个问题一段时间了,我试图从DB_user列中删除非ASCII字符并尝试将它们替换为空格。但是我不断出错。这是我的数据框的外观: 我正在使用此功能,这是我在研究SO问题时遇到的。 我不断收到错误: 但是,我认为通过使用filter_func函数中的循环,可以通过在’ord’中输入一个char来解决这个问题。因此,当它遇到非ASCII字符时,应将其替换为空格。 有人可以帮我
问题内容: 我想使用在数据帧中为另一列切片的字符串在Pandas中创建新列。 例如。 由一个简单的切片组成的新列在哪里 我尝试了许多尝试都无济于事-我觉得我缺少一些简单的东西。 最有效的方法是什么? 问题答案: 您可以调用该方法并应用切片,这将比其他方法更快,因为它是矢量化的(感谢@unutbu): 您也可以在df上调用lambda函数,但这在较大的数据帧上会比较慢:
问题内容: 似乎pandas read_csv 函数仅允许使用单个字符定界符/分隔符。有没有办法允许使用字符串“ * | *”或“ %%”代替? 问题答案: 解决方案是使用read_table而不是read_csv: 因此,我们可以阅读以下内容:
我有这样一个数据帧: 我想选择第二列包含单词“NL”的行,它类似于SQL命令。有人知道Python Pandas中类似的命令吗?