高效利用字典替换 Pandas Series 中的数值

在本文中，我们将介绍如何使用字典替换 Pandas Series 中的数值，同时通过一些技巧来提高代码的效率。

阅读更多：Pandas 教程

什么是 Pandas Series

Pandas Series 是一种一维、可标记的数组结构，可以用来表示一些有序的数据。例如，一个 Pandas Series 可以用来表示公司人员的薪水：

import pandas as pd

expenses = pd.Series({
    'Alice': 45000,
    'Bob': 50000,
    'Charlie': 60000,
    'David': 40000
})

输出结果如下：

Alice      45000
Bob        50000
Charlie    60000
David      40000
dtype: int64

如何使用字典替换 Pandas Series 中的数值

假设你想把上面的数字转换成中文表示，可以使用如下的字典：

num_to_chinese = {
    40000: '四万',
    45000: '四万五千',
    50000: '五万',
    60000: '六万'
}

接下来，我们可以使用 .map() 方法将 Pandas Series 中的数值替换为中文：

expenses.map(num_to_chinese)

输出结果如下：

Alice        四万五千
Bob            五万
Charlie      六万
David        四万
dtype: object

在这里，.map() 方法将每个数值作为字典 num_to_chinese 的键来查找对应的值来替换它们。

然而，当 Pandas Series 中的数值数量很大时，这种方法的效率可能会很低，因为它会对每个数值都进行一次字典查找。

如何高效地使用字典替换 Pandas Series 中的数值

为了提高效率，我们可以将字典转换成 Pandas Series，键作为索引，值作为值。这样做之后，我们可以使用 Pandas 自带的 .replace() 方法来替换数值，而无需使用 .map() 方法遍历每个数值。

以下是将字典转换成 Pandas Series 的方法：

import pandas as pd

num_to_chinese = {
    40000: '四万',
    45000: '四万五千',
    50000: '五万',
    60000: '六万'
}
mapping = pd.Series(num_to_chinese)

这里，mapping Pandas Series 的索引是字典的键，其值是字典的值。

接下来，我们可以使用以下语句替换 Pandas Series 中的数值：

expenses.replace(mapping)

输出结果如下：

Alice        四万五千
Bob            五万
Charlie      六万
David        四万
dtype: object

这种方法比使用 .map() 方法更快，特别是当 Pandas Series 中的数值数量很多时。

总结

在本文中，我们介绍了 Pandas Series 中使用字典替换数值的方法，并提供了一些技巧来提高代码的效率。具体而言，我们将字典转换成 Pandas Series，使用 .replace() 方法来替换数值。这种方法比使用 .map() 方法更快。