python - 将 Column2 值替换为满足 Column1 条件的字典键

Question

我有一本字典，它将数字标签与分类标签相关联。

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”。

我尝试过这个。

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

但是，我知道这只是查看匹配特征列，而不是从特征值中提取值以在字典中进行匹配。

我的 dataframe(df) 输出应该是:

Feature  | Feature Value | Feature1 |  Feature1 Value

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

Answer 1

考虑到您的情况，您可以这样做:

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

这是非详尽的映射，map() 函数根据您在字典中定义的标签进行映射，fillna() 有助于保留不匹配的现有值。此外，map() 比 repalce() 快得多