用列表中的值替换熊猫子集中的所有值答案

【问题标题】：Replace all value in a pandas subset by values from a list用列表中的值替换熊猫子集中的所有值
【发布时间】：2021-06-19 17:25:42
【问题描述】：

我有一个由 3 个不同的组 A、B、C 组成的数据集：

df = pd.DataFrame([[1, "A", "A"], [2, "B", "B"], [3, "A", "A"], [4, "B", "B"], [5, "C", "C"], [6, "C", "C"],
               [7, "A", "A"], [8, "B", "B"], [9, "C", "C"]],
              columns=["Index", "Group", "Cluster"])

对于每个组，我确定了一些集群，我想用集群的值替换集群列。每个集群都有一个列表

listA = [0, 1, 1]
listB = [1, 0, 1]
listC = [0, 0, 1]

我想在最后有类似的东西：

Index	Group	Cluster
1	A	0
2	B	1
3	A	1
4	B	0
5	C	0
6	C	0
7	A	1
8	B	1
9	C	1

【问题讨论】：

标签： python pandas list replace subset

【解决方案1】：

你可以groupby.cumcount，然后merge：

d = {"A":listA,"B":listB,"C":listC}
u = pd.Series(d).explode().to_frame("Cluster")

v = df.assign(k=df.groupby('Group').cumcount()).merge(
           u.assign(k=u.groupby(level=0).cumcount()).reset_index() ,
left_on=['Group','k'],right_on=['index','k'],suffixes=('','_y'))

v['Cluster'] = v['Cluster_y']
out = v.reindex(columns=df.columns)

print(out)

   Index Group Cluster
0      1     A       0
1      2     B       1
2      3     A       1
3      4     B       0
4      5     C       0
5      6     C       0
6      7     A       1
7      8     B       1
8      9     C       1

【讨论】：

【解决方案2】：

用for循环试试

for x, y in zip(list('ABC'), [listA,listB,listC]):
     df.loc[df.Group == x, 'Cluster'] = y
df
Out[395]: 
   Index Group Cluster
0      1     A       0
1      2     B       1
2      3     A       1
3      4     B       0
4      5     C       0
5      6     C       0
6      7     A       1
7      8     B       1
8      9     C       1

【讨论】：

【解决方案3】：

这可能有点幼稚，但假设组的大小与集群标签的大小匹配，您可以排序、分配和求助：

df.sort_values(['Group', 'Index'], inplace=True)
df['Cluster'] = listA + listB + listC
df.sort_values('Index', inplace=True)

结果df:

   Index Group  Cluster
0      1     A        0
1      2     B        1
2      3     A        1
3      4     B        0
4      5     C        0
5      6     C        0
6      7     A        1
7      8     B        1
8      9     C        1

【讨论】：

【解决方案4】：

您也可以使用groupby 和transform，使用dict 将标签映射到集群（正如another answer 中的anky 所做的那样）：

d = {"A":listA, "B":listB, "C":listC}
df['Cluster'] = df.groupby('Group')['Cluster'].transform(lambda x : d[x.name])

结果：

   Index Group  Cluster
0      1     A        0
1      2     B        1
2      3     A        1
3      4     B        0
4      5     C        0
5      6     C        0
6      7     A        1
7      8     B        1
8      9     C        1

【讨论】：