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python - 用python对象中的数字替换字母

问题描述

我正在尝试在 Pandas DataFrame 中用数字替换 python 对象的所有字母。

示例：我有一列包含 3000 个课程代码，例如。A0101P。我试图用相应的数字（A = 1，B = 2 等）替换课程代码中的所有字母，所以输出看起来像这样“1010116”（最重要的是，是一个整数而不是一个对象/字符串)

课程代码最初是一个 python 对象。所以我用过

course.to_string()

将其更改为字符串值。

然后，我创建了一个映射，然后使用 str.replace 替换这些值。

mapping = {"A": 1, "B": 2, "C": 3, "D": 4, "E": 5, "F": 6, "G": 7, "H": 8, "I": 9, "J": 10, "K": 11, "L": 12, "M": 13, "N": 14, "O": 15, "P": 16, "Q":17,"R":18, "S": 19, "T": 20,"U": 21, "V": 22, "W": 23, "X": 24, "Y": 25, "Z":26}

courseDone = course.str.replace(course["Cursus code"], mapping)

它引发了一个错误

AttributeError: 'str' object has no attribute 'str'

我也试过

for key, value in mapping.items():
    course = course.replace(key, value)

它会引发错误

TypeError: replace() argument 2 must be str, not int

即使数据类型是字符串。

示例数据：

1       A0101P
2       A0111P
3       A0200P
4       A0201P
5       A0202P

期望的输出：

1       1010116
2       1011116
3       1020016
4       1020116
5       1020216

我还尝试使用 str() 更改数据类型，最终错误是相同的。

当我使用

for key, value in mapping.items():
    course["Cursus code"] = course["Cursus code"].replace(key, value)

我没有收到错误，但输出保持不变。

我是 python 新手，我已尽力寻找解决方案，但似乎没有任何效果。任何人都可以帮助我吗？

标签： pythonpython-3.xstringpandas

解决方案

字符串在熊猫中被保存为“对象”。您可以使用数据框的 info() 方法来查看哪些列是整数、对象（用于字符串）、时间戳等，例如：

df.info()

至于您的问题，您可以使用 apply 方法并将您的字符串替换为所需的映射，如下所示：

def str_to_int_map(string, mapping):

   return int(''.join([str(mapping.get(x, x)) for x in string]))
mapping = {"A": 1, "B": 2, "C": 3, "D": 4, "E": 5, "F": 6, "G": 7, "H": 8, "I": 9, "J": 10, "K": 11, "L": 12, "M": 13, "N": 14, "O": 15, "P": 16, "Q":17,"R":18, "S": 19, "T": 20,"U": 21, "V": 22, "W": 23, "X": 24, "Y": 25, "Z":26}
df['Course'] = df['Course'].apply(lambda x: str_to_int_map(x, mapping))

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