将pandas对象中指定列按字典中的对应值进行替换

您可以使用pandas的replace()函数来实现这个功能。假设您有一个名为df的pandas DataFrame对象，您可以使用以下语句将它的指定列替换为字典中对应的值：

df['指定列名'] = df['指定列名'].replace({'字典键1': '字典值1', '字典键2': '字典值2', ...})

在此语句中，您需要用实际的指定列名替换“指定列名”，并用您自己的字典替换“字典键1”、“字典值1”等。这将按照字典中给出的键/值对将指定列替换为新值。

相关问题

利用pandas将2个字典中去匹配相同的键，如果值不同就进行替换

### 回答1：
可以使用 Pandas 的 DataFrame 对象来实现这个目的。首先将两个字典转化为 DataFrame，然后按照键进行合并，最后比较值是否相同，如果不同则进行替换。具体代码如下：

import pandas as pd

# 两个字典
dict1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
dict2 = {'A': 4, 'B': 5, 'C': 3}

# 将字典转化为 DataFrame，并且设置列名为 'Value1' 和 'Value2'
df1 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient='index', columns=['Value1'])
df2 = pd.DataFrame.from_dict(dict2, orient='index', columns=['Value2'])

# 将两个 DataFrame 按照键进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

# 如果值不同，则用 Value2 的值替换 Value1
merged_df.loc[merged_df['Value1'] != merged_df['Value2'], 'Value1'] = merged_df['Value2']

# 将结果保存回原始的字典
result_dict = merged_df.to_dict()['Value1']

在上述代码中，我们首先将两个字典转化为 DataFrame，并且设置了列名为 'Value1' 和 'Value2'。然后将两个 DataFrame 按照键进行合并，并且比较两个值是否相同，如果不同则用 Value2 的值替换 Value1。最后将结果保存回原始的字典中。

### 回答2：
利用pandas可以轻松地将两个字典中的相同键进行匹配，并进行值的替换。具体的步骤如下：
1. 导入pandas库，以及将两个字典转换为pandas的Dataframe形式。

import pandas as pd

dict1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
dict2 = {'A': 4, 'D': 5, 'C': 6}

df1 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient='index', columns=['Value1'])
df2 = pd.DataFrame.from_dict(dict2, orient='index', columns=['Value2'])

2. 使用pandas的merge函数将两个Dataframe按照键进行匹配，使用左外连接（left join）可以将dict1的所有键保留下来。

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='left')

3. 判断Value1和Value2是否不同，如果不同则进行替换。将替换后的结果保存在Value1列中。

merged_df.loc[merged_df['Value1'] != merged_df['Value2'], 'Value1'] = merged_df['Value2']

4. 删除Value2列，并将替换后的结果转换回字典形式。

merged_df.drop('Value2', axis=1, inplace=True)
result_dict = merged_df.to_dict()['Value1']

这样就完成了将两个字典中相同键进行匹配，并替换不同值的操作。最后得到的result_dict就是替换后的字典。

### 回答3：
可以使用pandas的DataFrame来实现两个字典的键值匹配和替换。首先，将两个字典转换为DataFrame，并设置列名为"key"和"value"。然后，使用merge函数将两个DataFrame按照"key"列进行左连接，这样可以找到两个字典中相同的键，并将其合并到一个DataFrame中。

接下来，通过筛选出值不同的行，即两个字典中值不同的键对应的行，使用pandas的replace函数进行值的替换。最后，通过重新将替换后的DataFrame中的"key"和"value"列合并为一个字典的形式，得到结果字典。

下面是代码示例：

import pandas as pd

# 两个字典
dict1 = {"key1": 1, "key2": 2, "key3": 3}
dict2 = {"key1": 1, "key2": 3, "key3": 4}

# 将字典转换为DataFrame
df1 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient='index', columns=['value'])
df1['key'] = df1.index

df2 = pd.DataFrame.from_dict(dict2, orient='index', columns=['value'])
df2['key'] = df2.index

# 将两个DataFrame按照"key"列进行左连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left', suffixes=('_1', '_2'))

# 筛选出值不同的行
different_values_df = merged_df[merged_df['value_1'] != merged_df['value_2']]

# 使用replace函数进行值的替换
different_values_df['value_1'].replace(to_replace=different_values_df['value_2'], inplace=True)

# 重新将替换后的DataFrame中的"key"和"value"列合并为一个字典的形式
result_dict = dict(zip(different_values_df['key'], different_values_df['value_1']))

print(result_dict)

以上代码会输出结果字典result_dict，包含两个字典中键对应的不同值被替换后的结果。

注意：上述代码默认两个字典中的键一一对应，如果不是一一对应，需要根据具体情况进行处理。

pandas对象使用replace方法指定列通过字典转换，如果没有查找到，就先让该值空缺

答案如下：

可以使用pandas中的replace方法，并将参数中的字典配合使用：

df['列名'].replace({'字典键值对'}, inplace=True)

当查找不到对应值时，replace方法默认不做任何操作。因此，我们可以在替换后使用fillna方法将空缺值填充为空值：

df['列名'].replace({'字典键值对'}, inplace=True)
df['列名'].fillna('', inplace=True)

这样就可以实现指定列通过字典转换，并在没有对应值时留下空缺值的需求。