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当Pandas列是列表或集合时,重新映射该列中的值

可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。apply函数可以对DataFrame的某一列或某几列进行操作,并将操作的结果返回。

具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:首先需要导入Pandas库,以便使用其中的函数和方法。
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import pandas as pd
  1. 创建DataFrame:创建一个包含列表或集合的DataFrame。
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data = {'col1': [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']],
        'col2': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义映射函数:定义一个函数,用于重新映射列表或集合中的值。
代码语言:txt
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def remap_values(value):
    mapping = {'a': 'apple', 'b': 'banana', 'c': 'cat', 'd': 'dog', 'e': 'elephant', 'f': 'fox'}
    return [mapping[v] for v in value]
  1. 应用映射函数:使用apply函数结合lambda表达式将映射函数应用到DataFrame的指定列上。
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df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: remap_values(x))
  1. 查看结果:打印修改后的DataFrame。
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print(df)

完整代码示例:

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import pandas as pd

data = {'col1': [['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'f']],
        'col2': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

def remap_values(value):
    mapping = {'a': 'apple', 'b': 'banana', 'c': 'cat', 'd': 'dog', 'e': 'elephant', 'f': 'fox'}
    return [mapping[v] for v in value]

df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: remap_values(x))

print(df)

输出结果:

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          col1  col2
0  [apple, banana]     1
1      [cat, dog]     2
2  [elephant, fox]     3

在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,其中一列是列表。然后我们定义了一个映射函数,将列表中的值重新映射为其他值。最后,我们使用apply函数和lambda表达式将映射函数应用到列表列上,实现了重新映射该列中的值。

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