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python - 用满足 Column1 条件的字典键替换 Column2 值

问题描述

我有一本将数字标签与分类标签相关联的字典。

dict = {
0:'cat',
1:'dog', 
2:'fish
}

我的数据框（df）输出如下所示：

Feature  | Feature Value | Feature1 |  Feature1 Value

Pet        1               Thing       1
Person     Steve           Pet         1
Place      Texas           Place       Virginia

我想用“狗”替换“1”。

我试过这个。

df.replace({df.loc[df['Feature'] == 'Pet']: dict})

但是，我知道这只是查看匹配 Feature 列，而不是从 Feature 值中提取值以在字典中匹配。

我的数据框（df）输出应该是：

Feature  | Feature Value | Feature1 |  Feature1 Value

Pet        dog             Thing       1
Person     Steve           Pet         dog
Place      Texas           Place       Virginia

标签： pythonpandasnumpy

解决方案

考虑到您的情况，您可以这样做：

df['Feature Value'].map(dict).fillna(df['Feature Value'])

这是根据您在字典中定义的标签的非详尽映射和map()函数映射，而 fillna() 有助于保留不匹配的现有值。而且，map()比repalce()

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