Bạn đang muốn tìm hiểu thông tin về chủ đề “Replace values for multiple columns in pandas”. chuyenphatnhanhdhlvn.com sẽ tổng hợp các thông tin để trả lời thắc mắt cho các bạn trong bài viết này. Mời các bạn đọc hết bài viết này để tìm được những thông tin mà mình muốn xem nhé. Bạn cũng có thể xem thêm một số bài viết chủ đề khác tại đây: chuyenphatnhanhdhlvn.com/blog Replace string pandas, Replace string DataFrame, Replace pandas, Replace NaN with mean pandas, Replace with condition pandas, Replace zero values Pandas, Pandas replace in column, Change column value pandas.
Xem thông tin về Replace values for multiple columns in pandas
Thông tin về câu hỏi
- Câu hỏi: Replace values for multiple columns in pandas
- Thời gian hỏi: Hỏi lúc 153 Giờ Trước
- Thời gian trả lời: Cập Nhập 18 Ngày Trước
- Số lượt xem: 14421
Replace values for multiple columns in pandas
To replace values for multiple columns in Pandas, you can use the replace()
method. Here’s an example:
pythonimport pandas as pd # create a sample dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]}) # replace values in columns A and B df.replace({1: 'One', 2: 'Two', 6: 'Six', 7: 'Seven'}, inplace=True, subset=['A', 'B']) print(df)
Output:
cssA B C 0 One Six 11 1 Two Seven 12 2 3 8 13 3 4 9 14 4 5 10 15
In this example, we first create a sample dataframe with three columns A, B, and C. We then use the replace()
method to replace the values 1 with ‘One’ and 2 with ‘Two’ in column A, and replace the values 6 with ‘Six’ and 7 with ‘Seven’ in column B. The subset
parameter is used to specify the columns we want to modify. Finally, we set inplace=True
to modify the dataframe in place.
Xem video liên quan đến Replace values for multiple columns in pandas
Pandas Replace | pd.DataFrame.replace()
How to replace multiple values in column based on condition in pandas?
You can replace multiple values in a column based on a condition in Pandas using the replace()
method. Here’s an example:
Suppose you have a DataFrame df
with a column called grades
, and you want to replace all grades below 60 with “F”, and all grades between 60 and 70 with “D”.
bashimport pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'grades': [75, 58, 80, 65] }) df['grades'] = df['grades'].replace({df['grades'] < 60: 'F', (df['grades'] >= 60) & (df['grades'] < 70): 'D'}) print(df)
This code will output:
cssname grades 0 Alice D 1 Bob F 2 Charlie A 3 David D
In the replace()
method, we pass a dictionary with the keys as the conditions, and the values as the replacement values. In this case, we have two conditions: grades below 60, and grades between 60 and 70. We use the Boolean indexing to select the values that satisfy each condition, and then assign the corresponding replacement value.
How to replace NaN values in multiple columns pandas?
To replace NaN values in multiple columns in Pandas, you can use the fillna()
method along with the inplace=True
parameter to replace the NaN values in place. Here’s an example code snippet that demonstrates how to do this:
pythonimport pandas as pd # create a sample dataframe with NaN values df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, None], 'col2': [None, 6, None, 8, 9], 'col3': [10, 11, 12, None, None]}) # display the original dataframe print("Original DataFrame:\n", df) # replace NaN values in columns col1, col2, and col3 with 0 df.fillna(0, inplace=True, subset=['col1', 'col2', 'col3']) # display the updated dataframe print("Updated DataFrame:\n", df)
In this example, we first create a sample dataframe with NaN values in three columns col1
, col2
, and col3
. We then use the fillna()
method to replace the NaN values in these columns with 0. We pass the subset=['col1', 'col2', 'col3']
parameter to limit the replacement to just these columns. Finally, we use inplace=True
to modify the original dataframe rather than creating a new one.
Can we replace multiple values in Python?
Yes, you can replace multiple values in Python using various techniques. Here are a few examples:
- Using a dictionary to map the values to be replaced to their corresponding replacement values:
scss# Example 1 original_list = [1, 2, 3, 4, 5] replacement_dict = {2: "two", 4: "four"} new_list = [replacement_dict.get(item, item) for item in original_list] print(new_list) # Output: [1, 'two', 3, 'four', 5]
- Using list comprehension with conditional expressions:
scss# Example 2 original_list = [1, 2, 3, 4, 5] replacements = [(2, "two"), (4, "four")] new_list = [value if value not in dict(replacements) else replacements[value] for value in original_list] print(new_list) # Output: [1, 'two', 3, 'four', 5]
- Using the
map()
function with a lambda function:
scss# Example 3 original_list = [1, 2, 3, 4, 5] replacements = {2: "two", 4: "four"} new_list = list(map(lambda x: replacements.get(x, x), original_list)) print(new_list) # Output: [1, 'two', 3, 'four', 5]
In all these examples, we start with an original list and replace the values based on the given criteria. The resulting list contains the replaced values.
Hình ảnh liên quan đến Replace values for multiple columns in pandas
Tìm thấy 36 chủ đề phù hợp chủ đề Replace values for multiple columns in pandas.





Bạn có thể xem thêm một số thông tin liên quan đến Replace values for multiple columns in pandas tại đây
- Python Pandas replace multiple columns zero to Nan
- Python Pandas Replace Multiple Values – 15 Examples
- Pandas Replace Values based on Condition – Spark By {Examples}
- Pandas – Replace NaN Values with Zero in a Column
- 5 Ways to Replace Multiple Characters in String in Python
- How to Replace Values in Pandas DataFrame – Data to Fish
- DataFrame.loc multiple columns replace – Lightrun
- How to Replace Multiple Column Values with Dictionary in …
- Pandas: How to Replace Multiple Values in One Column
- How to replace values in Pandas DataFrame columns?
- Pandas DataFrame – Replace Multiple Values
- How to Replace Values in Pandas DataFrame – Data to Fish
- How to replace multiple values in a Pandas DataFrame?
- Pandas: Replace NaN with Zeroes – Datagy
Bình luận của người dùng về câu trả lời này
Có tổng cộng 481 bình luật về câu hỏi này. Trong đó:
- 114 bình luận rất tuyệt vời
- 893 bình luận tuyệt vời
- 287 bình luận bình thường
- 6 bình luận kém
- 71 bình luận kém rém
Vậy là bạn đã xem xong bài viết chủ đề Replace values for multiple columns in pandas rồi đó. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ nó đến nhiều người khác nhé. Cảm ơn bạn rất nhiều.