遍历 df 并用 dict 替换值答案

【问题标题】：Iterate over df and replace values with a dict遍历 df 并用 dict 替换值
【发布时间】：2021-12-13 17:14:18
【问题描述】：

我的情况与此示例类似。我有一个 5 行 5 列的 pandas 数据框。

我在这个df中只有0和1：

而且我有一个字典告诉我，例如，如果第一列中的值为 0，则为“G”，如果值为 1，则为“A”，如下所示：

 dict = {0: {'0': 'G', '1': 'A'},
     1: {'0': 'G', '1': 'A'},
     2: {'0': 'T', '1': 'A'},
     3: {'0': 'G', '1': 'A'},
     4: {'0': 'A', '1': 'C'},
     5: {'0': 'C', '1': 'A'}}

这是我的问题.. 我如何遍历行和列以用我的 df 上的 dict 值替换为 0、1？

前两行的预期结果：

| A | A | A | A | A | A |
|:--|:--|:--|:--|:--|--:|
| G | G | T | G | A | C |

【问题讨论】：

您的预期结果不符合要求。不应该是AAAAGA和GGGGGG吗？此外，您应该将您的问题编辑为minimal reproducible example，其中包含一个可以复制/粘贴的数据框；而且你不应该将你的字典命名为dict，因为这会影响内置函数。
您的 DataFrame 值是字符串“0”和“1”还是数字 0 和 1？
@Alex - 字典按列映射值。预期的输出是有意义的。
请以文本形式提供数据框（数据框构造函数或字典）

标签： python pandas dataframe dictionary replace

【解决方案1】：

data = [[random.randint(0,1) for i in range(5)] for j in range(5)]
df = pd.DataFrame(data).astype(str)

mapper =  {0: {'0': 'G', '1': 'A'},
     1: {'0': 'G', '1': 'A'},
     2: {'0': 'T', '1': 'A'},
     3: {'0': 'G', '1': 'A'},
     4: {'0': 'A', '1': 'C'},
     5: {'0': 'C', '1': 'A'}}

def maps(row):
    transform = mapper[row.name]
    for i in range(len(row)):
        row[i] = transform[row[i]]
    return row

df.apply(maps, axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以这样做：

for i in range(6):
    df.iloc[:, i] = df.iloc[:, i].apply(lambda x: my_dict[i][str(x)])

因此您可以只定位您想要的列。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用replace：

>>> df.astype(str).replace(my_dict)

   0  1  2  3  4  5
0  A  A  A  A  A  A
1  G  G  T  G  A  C
2  G  G  T  G  A  C
3  G  G  T  G  A  A
4  A  A  A  A  A  C

顺便说一句，不要调用你的字典dict。我在示例中使用了my_dict。

【讨论】：