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问根据单独的数组索引替换列值
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Stack Overflow用户

提问于 2019-04-18 03:49:28

回答 2查看 921关注 0票数 1

我有：

idx Node1   Node2   Immediacy
0   a   C   5
1   a   B   5
2   B   D   3
3   B   E   3
4   B   F   3

和一个数组(Verice)：

array(['a', 'B', 'C', 'E', 'G', 'H', 'J', 'D', 'F', 'L', 'M', 'N', 'O',
       'P', 'Q', 'R', 'I', 'K'], dtype=object)

我想根据数组的索引位置添加一个新的列/替换数据帧中的所有字母：

idx Node1   Node2   Immediacy
0   0   2   5
1   0   1   5
2   1   3   3
3   1   4   3
4   1   5   3

我找到了一种在数组中查找索引的方法：

(verices=='B').argmax()

但我不知道如何利用这一点来达到预期的效果。

欢迎任何建议

EN

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-04-18 03:54:12

试着：

df.replace(dict(zip(pd.Series(a),pd.Series(a).index)))

    Node1 Node2  Immediacy
idx                       
0       0     2          5
1       0     1          5
2       1     7          3
3       1     3          3
4       1     8          3

票数 2

EN

Stack Overflow用户

发布于 2019-04-18 03:54:38

您只能获得string的列(很明显，DataFrame.select_dtypes是string的列，并在Series.map中使用DataFrame.apply )，然后将不匹配的值替换为NaN：

a = np.array(['a', 'B', 'C', 'E', 'G', 'H', 'J', 'D', 'F', 'L', 'M', 'N', 'O',
       'P', 'Q', 'R', 'I', 'K'])

d = dict(zip(a, np.arange(len(a))))
cols = df.select_dtypes(object).columns

df[cols] = df[cols].apply(lambda x: x.map(d))
print (df)
   idx  Node1  Node2  Immediacy
0    0      0      2          5
1    1      0      1          5
2    2      1      7          3
3    3      1      3          3
4    4      1      8          3

基于DataFrame.applymap和get的替代解决方案

df[cols] = df[cols].applymap(d.get)

票数 1

EN

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55745424

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