Pandas 使用字典重新映射 Pandas 列中的值,并保留NaN值
在本文中,我们将介绍如何使用 Pandas 的 map 函数将字典重新映射到 Pandas 列中的值,在此过程中,我们还要保留 NaN 值。
阅读更多:Pandas 教程
什么是 Pandas?
Pandas 是一个开源数据结构和数据分析工具,用于处理具有结构化数据的大型数据集。 它是基于 NumPy 库构建的,使用了许多 NumPy 独特的数据结构,特别是以下数据结构:Series 和 DataFrame。
什么是字典映射?
使用字典重新映射 Pandas 列中的值是一种将列中的值从一个值映射到另一个值的技术。 该过程被称为「字典映射」。 在现实生活中,我们可以使用字典映射来将一些表达方式转换为另一种表达方式。 例如,我们可以使用字典映射将美元符号 ($) 转换为英镑符号 (£)。
如何使用 Pandas 中的 map 函数?
map 函数是 Pandas 中 DataFrame 和 Series 对象上的方法。 该方法接受一个函数或字典输入,用于修改 DataFrame 或 Series 中的值。 在这里,我们将介绍如何使用字典映射和保留 NaN 值。
1. 使用字典映射
我们可以使用字典映射来将列中的值从一个值映射到另一个值。 下面是一个例子,假设我们有一个 Pandas 数据框 df:
Age | City | |
---|---|---|
0 | 21.0 | London |
1 | 43.0 | New York |
2 | 27.0 | Paris |
3 | NaN | Sydney |
4 | 31.0 | Tokyo |
现在,我们想将城市名字简写为缩写。为此,我们可以创建一个字典,其中包含城市的缩写:
然后,我们可以使用 map 函数将城市名转换为缩写。 对于 df 数据框中的 City 列,它可以使用以下语句进行转换:
在上面的代码中,我们在 df 数据框上调用了 map 函数,并将 city_abbrev 字典传递给该函数。 如上所述,这将将城市名称转换为相应的缩写。
最后,我们将输出 df 数据框,以查看转换后的结果:
Age | City | |
---|---|---|
0 | 21.0 | LDN |
1 | 43.0 | NYC |
2 | 27.0 | PAR |
3 | NaN | SYD |
4 | 31.0 | TYO |
2. 保留 NaN 值
另一个重要的功能是保留 NaN 值。 假设我们想将上面的示例中的所有来自‘LDN’的值替换为 25。 我们可以使用以下语句:
然而,这将会把一些同一列中的 NaN 值也转换为 25。 因此,为了保留 NaN值,我们可以使用 replace 函数而不是 map 函数。 对于上面的示例,可以像这样使用 replace 函数:
在上面的代码中,我们将字典提供给 replace 函数,以便替换为‘London’的值为 25。
最后,我们将输出 df 数据框,以查看转换后的结果:
Age | City | |
---|---|---|
0 | 21.0 | LDN |
1 | 43.0 | NYC |
2 | 27.0 | PAR |
3 | NaN | SYD |
4 | 31.0 | TYO |
现在,我们已经介绍了如何使用 Pandas 的 map 函数将字典重新映射到 Pandas 列中的值,并保留 NaN 值。
总结
在本文中,我们介绍了 Pandas 中的 map 函数,该函数可以将字典映射到 Pandas 列中的值。我们还讨论了如何保留 NaN 值。 使用这种方法,我们可以很容易地转换来自任何源的任何一列值。