pandas數據查找替換

pandas數據查找替換，提供以下三種方法：手工一個個替換、replace替換、map映射替換

除此之外，還可創建一個dataframe進行merge或join匹配（同vlookup）

首先創建數據：

import pandas as pd 

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

得到以下的數據：

 

 

 將英文的狀態改成中文

1、df手工一個個替換，其他不相關的保持不變

# 狀態對應的映射
df.loc[df['status'] == 'wait', 'status'] = '未開始'
df.loc[df['status'] == 'doing', 'status'] = '進行中'
df.loc[df['status'] == 'done', 'status'] = '已完成'
df.loc[df['status'] == 'closed', 'status'] = '已關閉'
df.loc[df['status'] == 'cancel', 'status'] = '取消'
df.head()

 

2、replace替換，其他不相關的保持不變

# 實現方式二:用replace替換(2種形式)
df_temp02 = df
df_temp01['status'] = df['status'].replace(["wait", "doing"], ["未開始", "進行中"])
df_temp02['status'] = df['status'].replace({"wait":"未開始", "doing":"進行中"})
df_temp02.sample(5)

 

3、map映射替換，如果沒有映射的值，會變成NAN

# 實現方式三：通過map映射
# 此種方式的缺點：必須全量對應，如果不是全量匹配不上的就是NAN
df_temp03 = df
map_series = pd.Series(["未開始", "進行中", "已完成", "已關閉", '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":"未開始", "doing":"進行中", 'closed':'已關閉'}
df_temp04['status'] = df_temp04['status'].map(map_dict)
df_temp04.head()