如何将dataframe中取值为'N','NNE', 'NE'的列映射到0，22.5，45

您可以使用`replace()`函数将DataFrame中特定值的列映射到指定的值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'direction': ['N', 'NNE', 'NE', 'N', 'NE'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 映射字典
mapping = {'N': 0, 'NNE': 22.5, 'NE': 45}

# 将'direction'列中的特定值映射到指定值
df['direction'] = df['direction'].replace(mapping)

print(df)

这将输出：

   direction  value
0        0.0     10
1       22.5     20
2       45.0     30
3        0.0     40
4       45.0     50

在上述代码中，我们创建了一个示例DataFrame `df`，其中包含'direction'和'value'两列。然后，我们定义了一个映射字典`mapping`，将'N'映射为0，'NNE'映射为22.5，'NE'映射为45。最后，我们使用`replace()`函数将'direction'列中的特定值映射为指定值。

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dict1 = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict2 = {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}
df['col2'] = df['col1'].map(dict1).map(dict2)

以上代码中，第一行定义了一个字典 `dict1`，它将字母映射为数字；第二行定义了另一个字典 `dict2`，它将数字映射为字母；第三行使用了两次 `map` 方法，将 `col1` 中的字母先映射成数字，再将数字映射成字母，最终得到的结果存储在新的列 `col2` 中。

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import pandas as pd

# 将某列的 0 值替换为 NaN 值
df['column_name'].replace(0, pd.np.nan, inplace=True)

其中，`pd.np.nan` 表示 NaN 值，`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改。如果不设置 `inplace=True`，则需要将操作后的结果重新赋值给原 DataFrame，如下所示：

df['column_name'] = df['column_name'].replace(0, pd.np.nan)