使用一个dataframe里面的某列数,替换另一个dataframe里面某行某列的值
时间: 2023-11-18 11:21:46 浏览: 82
可以使用Pandas的`map`方法和`replace`方法来实现。
假设第一个DataFrame叫做`df1`,要使用其中的`col1`列来替换第二个DataFrame中第`n`行第`m`列的值,第二个DataFrame叫做`df2`。
首先,使用`map`方法将`df1`中的`col1`列映射成一个字典:
```
mapping_dict = df1.set_index('col1').to_dict()['new_col']
```
这会生成一个字典,将`df1`中`col1`列的每个值映射到`new_col`列的对应值。
然后,使用`replace`方法将第二个DataFrame中的值替换为`mapping_dict`中对应的值:
```
df2.iloc[n, m] = df2.iloc[n, m].replace(mapping_dict)
```
这会将第二个DataFrame中第`n`行第`m`列的值替换为`mapping_dict`中对应的值。
相关问题
我要吧dataframe里面某列中的"0123456789"都替换成 "零一二三四五六七八九"
您可以使用 Pandas 库中的 `str.replace()` 方法来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 选取需要替换的列。
2. 使用 `str.replace()` 方法,将需要替换的字符和替换后的字符作为参数传入。
下面是一个示例代码,假设需要替换的列为 `col1`:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ["产品1期", "产品2期", "产品3期"], 'col2': ["产品一期", "产品二期", "产品三期"]})
# 定义替换字符的映射关系
trantab = str.maketrans("0123456789", "零一二三四五六七八九")
# 使用 str.replace() 方法进行替换
df['col1'] = df['col1'].str.replace('\d', lambda x: x.group().translate(trantab))
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2
0 产品零期 产品一期
1 产品一期 产品二期
2 产品二期 产品三期
```
在上面的代码中,我们使用 `str.replace()` 方法来替换需要替换的列 `col1` 中的数字。在第二个参数中,我们传入了一个 lambda 函数,用于将匹配到的数字进行翻译。在 lambda 函数中,我们使用 `str.maketrans()` 方法来创建字符映射表 `trantab`,然后使用 `translate()` 方法将数字翻译成中文。
dataframe某列值清洗
你可以使用 pandas 库来清洗 DataFrame 中某一列的值。下面是一个示例代码,演示了如何使用正则表达式(regex)来清洗某一列的值:
```python
import pandas as pd
import re
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'col1': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
'col2': ['123', '$456', '789%', '10.5']}
df = pd.DataFrame(data)
# 清洗 col2 列的值
df['col2'] = df['col2'].apply(lambda x: re.sub(r'[^0-9.]', '', x))
print(df)
```
在上述代码中,我们使用了 `re.sub()` 函数,它用空字符串替换了 col2 列中的非数字和小数点字符。这样,我们就得到了一个清洗后的 DataFrame。
请注意,上述代码仅仅是一个示例,具体的清洗逻辑可能因你的数据而异。你可以根据实际需求修改正则表达式或其他处理方式来满足你的清洗需求。
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