使用 Pandas 更改列数据

Question

我有数据框，其中我需要一次更改一列的值，以便它不会更改其他列中的相同值数据集：Col-a   Col-b   Col-cval1    abc     val1val2    bca     bca        bca     zzsval2            val2val3    xyz     zzs代码：import pandas as pddf=pd.read_csv('/home/fileName.csv')changeVal=[Col-a, Col-c]for v in changeVal:    n=0    unCl=df[v].unique()    for x in unCl:        nV="{0}{1}".format(v,n)        df=df.replace(v,nV)        n=n+1预期输出：在这里，我为变量中存在的列取唯一值changeVal，然后使用 ColumnName 后跟序列号更改它们，然后在整个数据框中替换该值。问题是，当我替换时，它也会更改其他列的相同值，而我想一次修改一列。Col-a   Col-b   Col-cCol-a0  abc     Col-c0Col-a1  bca     Col-c1        bca     Col-c2Col-a1          Col-c3Col-a2  xyz     Col-c2

Answer 1

假设 df 看起来像：

df：

    Col-a   Col-b   Col-c

0   val1    abc    val1

1   val2    bca    bca

2   NaN     bca    zzs

3   val2    NaN    val2

4   val3    xyz    zzs  

使用pd.factorize()以及格式会给我们：

  df_new=pd.DataFrame({'Col-a':['Col-a{}'.format(i) for i in list(pd.factorize(df['Col-a'])[0])],'Col-b':df['Col-b'].values.tolist(),'Col-c':['Col-c{}'.format(i) for i in list(pd.factorize(df['Col-c'])[0])]})

>>df_new

    Col-a   Col-b   Col-c

0   Col-a0  abc     Col-c0

1   Col-a1  bca     Col-c1

2   Col-a-1 bca     Col-c2

3   Col-a1  NaN     Col-c3

4   Col-a2  xyz     Col-c2

需要注意的是pd.factorize对待NaN作为-1默认情况下，因此该行2列，一个具有-1。因此，如果需要，您可以在执行上述代码之前将它们删除。

希望这可以帮助。