熊猫替换为默认值答案

【问题标题】：Pandas replace with default value熊猫替换为默认值
【发布时间】：2016-12-30 11:48:51
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，我想有条件地替换某个列。

例如：

   col

 0 Mr
 1 Miss
 2 Mr
 3 Mrs
 4 Col.

我想将它们映射为

{'Mr': 0, 'Mrs': 1, 'Miss': 2}

如果字典中现在还有其他可用的标题，那么我希望它们具有默认值 3

上面的例子变成

我可以在不使用正则表达式的情况下使用 pandas.replace() 来做到这一点吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas replace dataframe conditional-statements

【解决方案1】：

您可以使用map 而不是replace，因为更快，然后3 使用fillna 并通过astype 转换为int：

df['col'] = df.col.map({'Mr': 0, 'Mrs': 1, 'Miss': 2}).fillna(3).astype(int)

print (df)
   col
0    0
1    2
2    0
3    1
4    3

numpy.where 的另一个解决方案和isin 的条件：

d = {'Mr': 0, 'Mrs': 1, 'Miss': 2}
df['col'] = np.where(df.col.isin(d.keys()), df.col.map(d), 3).astype(int)
print (df)
   col
0    0
1    2
2    0
3    1
4    3

replace 的解决方案：

d = {'Mr': 0, 'Mrs': 1, 'Miss': 2}
df['col'] = np.where(df.col.isin(d.keys()), df.col.replace(d), 3)
print (df)
   col
0    0
1    2
2    0
3    1
4    3

时间安排：

df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)

d = {'Mr': 0, 'Mrs': 1, 'Miss': 2}
df['col0'] = df.col.map(d).fillna(3).astype(int)
df['col1'] = np.where(df.col.isin(d.keys()), df.col.replace(d), 3)
df['col2'] = np.where(df.col.isin(d.keys()), df.col.map(d), 3).astype(int)
print (df)

In [447]: %timeit df['col0'] = df.col.map(d).fillna(3).astype(int)
100 loops, best of 3: 4.93 ms per loop

In [448]: %timeit df['col1'] = np.where(df.col.isin(d.keys()), df.col.replace(d), 3)
100 loops, best of 3: 14.3 ms per loop

In [449]: %timeit df['col2'] = np.where(df.col.isin(d.keys()), df.col.map(d), 3).astype(int)
100 loops, best of 3: 7.68 ms per loop

In [450]: %timeit df['col3'] = df.col.map(lambda L: d.get(L, 3))
10 loops, best of 3: 36.2 ms per loop

【讨论】：

或者（我还没有计时）-df.col.map(lambda L: d.get(L, 3))
phuuu，它很慢，我得到In [4]: %timeit df['col3'] = df.col.map(lambda L: d.get(L, 3)) 和10 loops, best of 3: 36.2 ms per loop
哎哟——和我预期的不太一样……df.col.apply(d.get, args=(3,))呢？
好一点In [6]: %timeit df['col3'] = df.col.apply(d.get, args=(3,))10 loops, best of 3: 25.7 ms per loop

【解决方案2】：

补充@jezrael 的答案：最直接的解决方案是使用defaultdict 而不是dict。当您不希望将缺失值替换为默认值时，这尤其有用。

from collections import defaultdict
df['col'] = df.col.map(defaultdict(lambda: 3,Mr= 0, Mrs= 1, Miss= 2),na_action='ignore')

defaultdict的第一个参数是一个返回默认值的函数。

【讨论】：