使用嵌套字典替换pandas数据帧中的值

可以通过pandas的replace()方法实现。replace()方法可以接受一个字典作为参数，其中字典的键表示要替换的值，字典的值表示替换后的值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个嵌套字典，用于替换数据帧中的值
replace_dict = {'A': {1: 100, 2: 200},
                'B': {6: 600, 7: 700},
                'C': {11: 1100, 12: 1200}}

# 使用replace()方法替换数据帧中的值
df = df.replace(replace_dict)

print(df)

输出结果为：

     A    B     C
0  100  600  1100
1  200  700  1200
2    3    8    13
3    4    9    14
4    5   10    15

在上述示例中，我们创建了一个示例数据帧df，并创建了一个嵌套字典replace_dict，用于替换数据帧中的值。然后，我们使用replace()方法将数据帧中的值替换为字典中对应的值。最后，打印替换后的数据帧。

这种方法可以用于替换数据帧中的特定值，可以根据实际需求灵活调整嵌套字典的键值对。

相关·内容

Pandas中替换值的简单方法

使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时，这会派上用场。如果您想继续，请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。

5.5K3 0

【Python】字典 dict ① ( 字典定义 | 根据键获取字典中的值 | 定义嵌套字典 )

一、字典定义 Python 中的字典数据容器中 , 存储了多个键值对 ; 字典在大括号 {} 中定义 , 键和值之间使用冒号 : 标识 , 键值对之间使用逗号 , 隔开 ; 集合...也是使用大括号 {} 定义 , 但是集合中存储的是单个元素 , 字典中存储的是键值对 ; 字典与集合定义形式很像 , 只是字典中的元素是使用冒号隔开的键值对 , 集合中的元素不允许重复..., 同样字典中的若干键值对中 , 键不允许重复 , 值是可以重复的 ; 字典定义 : 定义字典字面量 : {key: value, key: value, ... , key: value...使用中括号 [] 获取字典中的值 ; 字典变量[键] 代码示例 : """ 字典代码示例 """ # 定义字典变量 my_dict = {"Tom": 18, "Jerry": 16, "...字典中的键 Key 和值 Value 可以是任意的数据类型 ; 但是键 Key 不能是字典 , 值 Value 可以是字典 ; 值 Value 是字典数据容器 , 称为 " 字典嵌套 "

2803 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行，可以执行以下操作：图8 使用pandas获取单元格值要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。

19.2K6 0

使用 Pandas resample填补时间序列数据中的空白

在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。...本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。原始数据出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...例如，我们的数据中缺少第2到第4个变量，将用第1个变量(1.0)的值来填充。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。

4.4K2 0

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

2803 0

mysql数据库中指定值在所有表中所有字段中的替换

1.写一个存储过程，查指定数据库中所有的表名： CREATE PROCEDURE init_replace(in orig_str varchar(100),in new_str varchar(100...1) do call do_replace(orig_str,new_str,db_name,t_name); FETCH cur INTO t_name; END WHILE; END; 2.然后1中调用...2中的方法，在查询表中所有的字段，并且指定更新值： CREATE PROCEDURE do_replace(in orig_str varchar(100),in new_str varchar(100...prepare stmt from @update_sql; execute stmt; FETCH cur INTO cul_name; END WHILE; CLOSE cur; END; 3.调用1的方法...：　启动存储过程： call init_replace('http://localhost:5005','https://www.wqbol.net','给数据库名称');

8.1K0 0

创建DataFrame：10种方式任你选！

微信公众号：尤而小屋作者：Peter 编辑：Peter DataFrame数据创建在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构：Series类型和DataFrame类型，以及详细讲解了如何创建...--MORE--> 扩展阅读 1、Pandas开篇之作：Pandas中使用爆炸函数 2、Pandas系列第一篇：Series类型数据创建导入库 pandas和numpy建议通过anaconda安装后使用...(DataFrame)是pandas中的二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据

4.7K3 0

python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍

目录 python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 2.字典的使用. 3.字典的常用方法. python学习第八讲,python中的数据类型...,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 dictionary（字典）是除列表以外 Python 之中最灵活的数据类型字典同样可以用来存储多个数据通常用于存储...描述一个物体的相关信息和列表的区别列表是有序的对象集合字典是无序的对象集合字典用 {} 定义字典使用键值对存储数据，键值对之间使用 , 分隔键 key 是索引值...value 是数据键和值之间使用 : 分隔键必须是唯一的值可以取任何数据类型，但键只能使用字符串、数字或元组 xiaoming = {"name": "小明",...])) 4 应用场景尽管可以使用 for in 遍历字典但是在开发中，更多的应用场景是：使用多个键值对，存储描述一个物体的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息将多个字典放在一个列表

4.7K2 0

图解pandas模块21个常用操作

3、从字典创建一个系列字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...4、序列数据的访问通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?...18、查找替换 pandas提供简单的查找替换功能，如果要复杂的查找替换，可以使用map(), apply()和applymap() ?

9K2 2

数据分析实际案例之：pandas在餐厅评分数据中的使用

简介为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用，今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。...餐厅评分数据简介数据的来源是UCI ML Repository，包含了一千多条数据，有5个属性，分别是： userID：用户ID placeID：餐厅ID rating：总体评分 food_rating...：食物评分 service_rating：服务评分我们使用pandas来读取数据： import numpy as np path = '.....如果我们关注的是不同餐厅的总评分和食物评分，我们可以先看下这些餐厅评分的平均数，这里我们使用pivot_table方法： mean_ratings = df.pivot_table(values=['...132583 4 132584 6 132594 5 132608 6 132609 5 132613 6 dtype: int64 如果投票人数太少，那么这些数据其实是不客观的

1.7K2 0

python读取json格式文件大量数据，以及python字典和列表嵌套用法详解

序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。...列表的数据项不需要具有相同的类型特点就是：可重复，类型可不同常用方式创建一个列表，只要把逗号分隔的不同数据项使用方括号括起来即可。...3.3组合使用列表里也能嵌套列表，列表里能嵌套字典字典里能嵌套字典，字典里也能嵌套列表这是非常灵活的。...在一个子帧中为多个用户设备配置的参考信号的符号和数据的符号在子帧中的时域位置关系满足前提一和前提二；前提一为，将每个用户设备的参考信号所需的资源包括在多个参考信号的符号中，前提二为以下条件中的至少一个：...方法会直接修改list数据，extend方法的返回值为None，所以直接打印alist 方法3：使用切片 alist = [1,2,3] blist = ['www','pythontab.com']

15.7K2 0

数据分析实际案例之：pandas在泰坦尼特号乘客数据中的使用

事故已经发生了，但是我们可以从泰坦尼克号中的历史数据中发现一些数据规律吗？今天本文将会带领大家灵活的使用pandas来进行数据分析。...接下来我们来看一下怎么使用pandas来对其进行数据分析。...使用pandas对数据进行分析引入依赖包本文主要使用pandas和matplotlib，所以需要首先进行下面的通用设置： from numpy.random import randn import...pandas提供了一个read_csv方法可以很方便的读取一个csv数据，并将其转换为DataFrame： path = '.....： df['Age'].mean() 30.272590361445783 实际上有些数据是没有年龄的，我们可以使用平均数对其填充： clean_age1 = df['Age'].fillna(df['

1.4K3 0

Python3快速入门（十三）——Pan

如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...当指定columns时，如果columns使用字典键集合以外元素作为columns的元素，则使用NaN进行填充，并提取出columns指定的数据源字典中相应的键值对。...Series字典创建DataFrame 使用Series字典作为数据创建DataFrame时，得到的DataFrame的index是所有Series的index的并集，字典键的集合作为columns。...，获取DataFrame中的一列数据。

8.6K1 0

盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

一、前言前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！方法一：【月神】解答其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

4.3K3 0

高质量编码--使用Pandas查询日期文件名中的数据

如下场景：数据按照日期保存为文件夹，文件夹中数据又按照分钟保存为csv文件。...image.png image.png image.png 2019-07-28文件夹和2019-07-29中的文件分别如下： image.png image.png 代码如下，其中subDirTimeFormat...，fileTimeFormat，requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式，文件解析格式，以及查询参数日期解析格式： import os import pandas as pd onedayDelta...',12,"name",["value1","value2"]) print(result) 让我们查询2019-07-28 05:29到2019-07-29 17:29之间name为12的数据...看一下调用结果：通过比较检验，确认返回结果和csv文件中的数据是一致的， name为12在各个csv中数据如下： image.png image.png image.png image.png

2K3 0

Pandas中高效的选择和替换操作总结

这两项任务是有效地选择特定的和随机的行和列，以及使用replace()函数使用列表和字典替换一个或多个值。...所以最好使用.iloc[]，因为它更快，除非使用loc[]更容易按名称选择某些列。替换DF中的值替换DataFrame中的值是一项非常重要的任务，特别是在数据清理阶段。...如果数据很大，需要大量的清理，它将有效的减少数据清理的计算时间，并使pandas代码更快。最后，我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。...使用字典可以替换几个不同列上的相同值。我们想把所有种族分成三大类:黑人、亚洲人和白人。这里的代码也非常简单。使用嵌套字典:外键是我们要替换值的列名。值是另一个字典，其中的键是要替换的字典。...使用内置的replace()函数比使用传统方法快得多。使用python字典替换多个值比使用列表更快。

1.2K3 0

Pandas DataFrame创建方法大全

创建Pandas数据帧的六种方法如下：创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对： dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...由于列名为Fruits、Quantity和Color，因此对应的字典也应当有这几个键，而每一行的值则对应字典中的键值，字典应该是如下的结构： fruits_dict = { 'Fruits':['Apple...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame： fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样： ?

5.8K2 0

Pandas简单入门 1

我是从16年开始学习Python的，在使用Python最开始的一段时间，基本是操作list列表和dict字典两个简单的数据结构，后来接触数据的特征越来越多，发现即使是嵌套字典记录数据也很困难，就开始寻求其他的替代方法...tips：嵌套字典 {'Tom': {'Age': '12', 'Country': 'America'}} ? 今天主要给大家介绍下Pandas里面DataFrame的简单用法。...DataFrame是二维的表格型数据结构，由一维数组Series组成，很多功能与R中的data.frame类似，如果你经常用R做数据分析，应该会对下面的内容感到熟悉。...以经典的150行5列的鸢尾花数据集为例数据为5列150行矩阵，5列中包含4个特征：萼片长宽（SepalLength、SepalWidth）花瓣长宽（PetalLength、PetalWidth）...data.dropna() 删除包含有na的列 data.dropna(axis=1) 0替换na值 data.fillna(0) 生成新的一列 data=data.copy()data["SepalSum

5465 0

Python常用小技巧总结

Pandas数据分析常用小技巧 ---- 数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦 ---- ---- 文章目录 Pandas数据分析常用小技巧 Pandas...小技巧 pandas生成数据导入数据导出数据查看数据数据选择数据处理数据分组数据合并数据替换--map映射数据清洗--replace和正则数据透视表分析--melt函数将分类中出现次数较少的值归为...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转相同字段合并 Python小技巧简单的表达式列表推导式交换变量检查对象使用内存情况...–replace和正则分享pandas数据清洗技巧，在某列山使用replace和正则快速完成值的清洗 d = {"customer": ["A", "B", "C", "D"], "sales...关系好的定义为共同参演电影数量最多 1 .字典的get方法 D.get(key[,default=None]) key – 字典中要查找的键。

9.4K2 0

Python数据分析 | Pandas核心操作函数大全

如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。...] 1.3 Series数据的访问通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。...Series有很多的聚合函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 [4c686eea24071932103c426df1fe648f.png] 二、DataFrame(数据帧) DataFrame是...Pandas中使用最频繁的核心数据结构，表示的是二维的矩阵数据表，类似关系型数据库的结构，每一列可以是不同的值类型，比如数值、字符串、布尔值等等。...Dataframe查找替换 pandas 提供简单的查找替换功能，如果要复杂的查找替换，可以使用map()、apply()和 applymap() data.replace(‘GD’, ‘GDS’)

3.2K4 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云