pandas数据查找替换

pandas数据查找替换，提供以下三种方法：手工一个个替换、replace替换、map映射替换

除此之外，还可创建一个dataframe进行merge或join匹配（同vlookup）

首先创建数据：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([["a", 'wait'], ["b", 'doing'], ["c", 'done'], ["d", 'closed'], ["e", 'cancel']],
                  columns=["task","status"])
df

得到以下的数据：

 

 

 将英文的状态改成中文

1、df手工一个个替换，其他不相关的保持不变

# 状态对应的映射
df.loc[df['status'] == 'wait', 'status'] = '未开始'
df.loc[df['status'] == 'doing', 'status'] = '进行中'
df.loc[df['status'] == 'done', 'status'] = '已完成'
df.loc[df['status'] == 'closed', 'status'] = '已关闭'
df.loc[df['status'] == 'cancel', 'status'] = '取消'
df.head()

 

2、replace替换，其他不相关的保持不变

# 实现方式二:用replace替换(2种形式)
df_temp02 = df
df_temp01['status'] = df['status'].replace(["wait", "doing"], ["未开始", "进行中"])
df_temp02['status'] = df['status'].replace({"wait":"未开始", "doing":"进行中"})
df_temp02.sample(5)

 

3、map映射替换，如果没有映射的值，会变成NAN

# 实现方式三：通过map映射
# 此种方式的缺点：必须全量对应，如果不是全量匹配不上的就是NAN
df_temp03 = df
map_series = pd.Series(["未开始", "进行中", "已完成", "已关闭", '取消'], index=["wait", "doing", "done", "closed", "cancel"])
df_temp03['status'] = df_temp03['status'].map(map_series)
df_temp03.head()

df_temp04 = df
map_dict = {"wait":"未开始", "doing":"进行中", 'closed':'已关闭'}
df_temp04['status'] = df_temp04['status'].map(map_dict)
df_temp04.head()