如何使用熊猫替换列中的元素答案

【问题标题】：how to replace elements in a column using pandas如何使用熊猫替换列中的元素
【发布时间】：2013-11-05 19:28:14
【问题描述】：

给定这个数据框：

>>> a = pd.DataFrame(data={'words':['w1','w2','w3','w4','w5'],'value':np.random.rand(5)})
>>> a

     value   words
0  0.157876    w1
1  0.784586    w2
2  0.875567    w3
3  0.649377    w4
4  0.852453    w5

>>> b = pd.Series(data=['w3','w4'])
>>> b

0    w3
1    w4

我想用zero 替换value 的元素，但仅限与b 中的匹配的单词。因此，生成的数据框应如下所示：

    value    words
0  0.157876    w1
1  0.784586    w2
2  0           w3
3  0           w4
4  0.852453    w5

我想到了一些类似的东西：a.value[a.words==b] = 0，但这显然是错误的。

【问题讨论】：

标签： python replace pandas

【解决方案1】：

你很接近，只需使用pandas.Series.isin() 而不是==：

>>> a.value[a['words'].isin(b)] = 0
>>> a
      value words
0  0.340138    w1
1  0.533770    w2
2  0.000000    w3
3  0.000000    w4
4  0.002314    w5

或者你可以使用ix选择器：

>>> a.ix[a['words'].isin(b), 'value'] = 0
>>> a
      value words
0  0.340138    w1
1  0.533770    w2
2  0.000000    w3
3  0.000000    w4
4  0.002314    w5

更新你可以看到documentation关于.ix和.loc之间的差异，一些引号：

.loc 是严格基于标签的，当项目被删除时会引发 KeyError 没找到...

.iloc 是严格基于整数位置的（从 0 到 length-1 轴），当请求的索引超出时会引发 IndexError 界限...

.ix 支持基于混合整数和标签的访问。它主要是基于标签，但将回退到整数位置访问。 .ix 是最通用的，将支持 .loc 和 .iloc 的任何输入，以及对浮点标签方案的支持。 .ix 特别是在处理混合的基于位置和标签的层次结构时很有用索引 ...

【讨论】：

谢谢@Roman！从 EdChum 的回答中可以看出 .ix 和 .loc 之间的效率是否存在差异？

【解决方案2】：

使用.loc 选择要分配给的列值：

a.loc[a.words.isin(b),'value']=0

Out[10]:

      value words
0  0.065556    w1
1  0.776099    w2
2  0.000000    w3
3  0.000000    w4
4  0.331185    w5

【讨论】：