在 Python pandas DataFrame 中交换值以清理数据的最佳方法是什么

【问题标题】：What is the best way to swap values in Python pandas DataFrame to clean up the data在 Python pandas DataFrame 中交换值以清理数据的最佳方法是什么
【发布时间】：2017-05-25 08:01:45
【问题描述】：

我有一个 DataFrame，其中“名称”列中有一些错误。我创建了一个字典，其中键的拼写错误，值的拼写正确。用正确拼写替换错误拼写的最佳方法是什么？这就是我所做的。

for incorrect, correct in incorrect_to_correct.items():
    mask = s_df['Name'] == incorrect
    s_df.loc[mask, 'Name'] = correct

有没有更好的方法来做到这一点？有人告诉我，一般来说，如果你对 pandas 使用 for 循环，你应该重新考虑你在做什么？有没有更好的方法来清理数据？这个字典方法“错误”吗？我是熊猫的新手，任何帮助将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas data-cleaning

【解决方案1】：

我认为你可以使用replace by dict：

df.Name = df.Name.replace(incorrect_to_correct)

示例：

df = pd.DataFrame({'Name' : ["john","mary","jon", "mar"]})
print (df)
   Name
0  john
1  mary
2   jon
3   mar

incorrect_to_correct = {'jon':'john', 'mar':'mary'}

df.Name = df.Name.replace(incorrect_to_correct)
print (df)
   Name
0  john
1  mary
2  john
3  mary

【讨论】：

谢谢！这是人们通常会这样做的方式还是他们更好的方法？
我认为这通常是人们会这样做的方式。感谢您的接受！
@jezrael 的方法是完成您需要的最佳方式。使用带有map 的字典是另一种选择。但是请注意，您必须包含所有字符串（包括正确的字符串）以避免使用map 方法丢失值。有时这比replace 更适合用例。但不是在这里。