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问根据前两个字母替换pandas数据框列的一部分
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Stack Overflow用户

提问于 2020-08-28 01:48:13

回答 2查看 43关注 0票数 0

我有一个pandas dataframe，我需要根据前两个字母有条件地更新值。这个模式很简单，下面的代码也可以工作，但感觉不像蟒蛇。我需要将其扩展到其他字母(至少11-19/A-J)，虽然我可以只添加额外的行，但我真的希望以正确的方式做到这一点。下面的现有代码

df['REFERENCE_ID'] = df['PRECERT_ID'].astype(str)
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('11'), 'REFERENCE_ID'] = 'A' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('12'), 'REFERENCE_ID'] = 'B' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('13'), 'REFERENCE_ID'] = 'C' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('14'), 'REFERENCE_ID'] = 'D' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('15'), 'REFERENCE_ID'] = 'E' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]

我想我也许可以用字母列表，比如

letters = list(string.ascii_uppercase)

但是我对dataframe (以及一般的python )是个新手，并且不知道如何获得dataframe的等价物

letters = list(string.ascii_uppercase)
text = '1523456789'
first = int(text[:2])
text = letters[first-11] + text[-7:]

我找不到解决这个问题的方法，但如果有任何帮助或类似问题的链接，我将不胜感激。谢谢。

python

pandas

dataframe

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-08-28 01:52:17

df['REFERENCE_ID'] = df['PRECERT_ID'].astype(str)

# Save all uppercase english letters in a list
letters = list(string.ascii_uppercase)

# Enumerate over the letters list and start with 11 as the OP wants in this way only. 
# All the uppercase english letters and corresponding numbers starting with 11. 
for i,l in enumerate(letters, start=11):
    df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith(str(i)), 'REFERENCE_ID'] = l + df['PRECERT_ID'].str[-7:]

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2020-08-28 02:37:55

我会试着查个字典，然后用map来加快速度。

要创建查找字典，您可以使用：

lu_dict = dict(zip([str(i) for i in range(11,20)],[chr(i) for i in range(65,74)]))

它返回：

{'11': 'A',
 '12': 'B',
 '13': 'C',
 '14': 'D',
 '15': 'E',
 '16': 'F',
 '17': 'G',
 '18': 'H',
 '19': 'I'}

然后，您可以使用.str.slice.map来避免for循环。

df = pd.DataFrame(data = {'Reference_ID':['112326345','12223356354','6735435634']})
df.Reference_ID = df.Reference_ID.astype(str)

df.loc[:,'Reference_new'] = df.Reference_ID.str.slice(0,2).map(lu_dict) + df.Reference_ID.str.slice(-7, )

这会导致：

  Reference_ID Reference_new
0    112326345      A2326345
1  12223356354      B3356354
2   6735435634           NaN

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/63621597

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