以下に示すように、pandasデータフレームdfがあります。
BrandName Specialty
A H
B I
ABC J
D K
AB L
BrandName列の「ABC」と「AB」をAに置き換えたいのですが、誰かがこれを手伝ってもらえますか?
最も簡単な方法は、列で replace
メソッドを使用することです。引数は、置換したいもの(ここでは['ABC', 'AB']
)と置換したいもの(この場合は文字列'A'
)のリストです:
>>> df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
0 A
1 B
2 A
3 D
4 A
これにより新しい値のシリーズが作成されるため、この新しい列を正しい列名に割り当てる必要があります。
df['BrandName'] = df['BrandName'].replace(['ABC', 'AB'], 'A')
DataFrame
オブジェクトには強力で柔軟な replace
メソッドがあります:
DataFrame.replace(
to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method='pad',
axis=None)
変更を行う必要がある場合は、inplace
メソッドにreplace
boolean引数を使用してください。
inplace:ブール値、デフォルトの
False
True
の場合、インプレース。注:これにより、このオブジェクトの他のビューが変更されます(例:DataFrameからの列)。これがTrue
の場合、呼び出し元を返します。
df['BrandName'].replace(
to_replace=['ABC', 'AB'],
value='A',
inplace=True
)
loc関数は、複数の値を置き換えるために使用できます。ドキュメント: loc
df.loc[df['BrandName'].isin([ABC', 'AB'])]='A'
このソリューションは、既存のデータフレーム自体を変更します。
mydf = pd.DataFrame({"BrandName":["A", "B", "ABC", "D", "AB"], "Speciality":["H", "I", "J", "K", "L"]})
mydf["BrandName"].replace(["ABC", "AB"], "A", inplace=True)
データフレームを作成しました。
import pandas as pd
dk=pd.DataFrame({"BrandName":['A','B','ABC','D','AB'],"Specialty":['H','I','J','K','L']})
DataFrame.replace()
関数を使用します:
dk.BrandName.replace(to_replace=['ABC','AB'],value='A')
パフォーマンスなし 2つの主な方法の違いがあることを示したかっただけです。
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
def loc():
df1.loc[df1["A"] == 2] = 5
%timeit loc
19.9 ns ± 0.0873 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
def replace():
df2['A'].replace(
to_replace=2,
value=5,
inplace=True
)
%timeit replace
19.6 ns ± 0.509 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)