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问Python搜索列并将值替换为另一个使用for循环
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Stack Overflow用户

提问于 2018-11-10 16:46:18

回答 1查看 569关注 0票数 2

我的CSV文件有一个问题，我需要循环遍历一个特定列中的所有字符串值，然后用其他东西替换它们。我已经在熊猫身上试过了，但是迭代制作了我的DataFrame的副本，并且更改没有保存。到目前为止，我尝试过的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("cexport-4.csv", encoding="iso-8859-1", sep=";", error_bad_lines=False)

psu = ["PSU 500W - 550W", "PSU 600W - 650W"]

for row in df["KATEGOORIA"]:
    if row in psu:
        row = "PSU"

因此，我需要弄清楚的是，如何将列行值(如"PSU 500W -550 W“)重命名为"PSU”。

CSV文件如下(非常大的CSV文件的一部分)：

,AK ID,TOODE,KATEGOORIA
0,330783.0,ASUS VGA PCIE16 GT730 2GB GDDR3/GT730-SL-2G-BRK-V2 ASUS,GeForce 700 Series
1,330694.0,"Chipolo Plus 2nd Generation Smart Tracker CH-CPM6-BK-R Black, Bluetooth tracker, iOS and Android phones with Bluetooth 4.0 connectivity or higher, Weight 9 g, ,Smartdevice accessories
2,330653.0,"Thermaltake Smart 500W RGB (80+ 230V EU, 2xPEG, 120mm, Single Rail) PSU",PSU 500W - 550W

我尝试过导入CSV并这样做，但是我不知道如何访问一个列。真的很感激你的指导！

最好，Raidar

pandas

csv

python-3.x

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-11-10 16:48:10

创建字典和replace

psu = ["PSU 500W - 550W", "PSU 600W - 650W"]

d = dict.fromkeys(psu, 'PSU')

df["KATEGOORIA"] = df["KATEGOORIA"].replace(d)

另一种方法是将map与fillna一起使用以获得更好的性能：

df["KATEGOORIA"] = df["KATEGOORIA"].map(d).fillna(df["KATEGOORIA"])

另一种方法应该是用PSU替换以numpy.where开头的所有值。

mask = df["KATEGOORIA"].str.startswith('PSU')
#faster if no missing values
mask = [x.startswith('PSU') for x in df["KATEGOORIA"]]

df["KATEGOORIA"] = np.where(mask, 'PSU', df["KATEGOORIA"])

票数 3

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/53241153

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