Pandas 替换 DataFrame 值同时保留 NaN 的详细指南

python

2024-03-29 22:16:12

用字典替换 Pandas DataFrame 中的值，同时保留 NaN

前言

在数据处理中，经常需要对 DataFrame 中的列值进行替换或映射。为了保留 NaN 值，同时使用字典执行替换操作，需要采用特定的方法。本文将详细介绍如何在 Pandas 中实现这一操作。

替换操作

Pandas 提供了 replace() 方法，允许通过给定的映射关系替换列中的值。该方法有两个基本参数：

to_replace： 要替换的值。
value： 替换值。

保留 NaN

在使用 replace() 方法时，保留 NaN 值的關鍵在於將 NaN 值作為一個特殊值進行處理。由於 NaN 在 Python 中表示為 np.nan，因此，在字典中，將 NaN 值映射到 np.nan 即可。

示例

假設我們有一個 DataFrame df，其中有一列 col1 包含以下值：

w
1
2
NaN

我們要使用以下字典將數字映射為字母：

{
    1: "A",
    2: "B"
}

同時保留 NaN 值，可以使用以下代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': ['w', 1, 2, np.nan]})
di = {1: "A", 2: "B"}
df['col1'] = df['col1'].replace(di, {np.nan: np.nan})

結果

執行上述代碼後，df['col1'] 將如下所示：

w
A
B
NaN

NaN 值已成功保留，數字值已正確映射。

結論

使用 Pandas 的 replace() 方法，可以通過映射字典輕鬆地替換 DataFrame 中的列值。同時，通過將 NaN 值映射到 np.nan，可以保留 NaN 值。這種技術在數據清理和轉換過程中非常有用，可以幫助保持數據的完整性和準確性。

常見問題解答

為什麼需要保留 NaN 值？
NaN 值表示缺失或未知的值。在某些情況下，保留這些值非常重要，例如在統計分析或機器學習模型訓練時。
可以使用 inplace=True 參數直接替換 DataFrame 嗎？
不建議使用 inplace=True，因為它會直接修改原始 DataFrame。最好先創建一個副本，再進行替換操作。
如何處理重複的值？
如果字典中有多個重複的值，則只會替換第一次匹配的值。因此，建議在創建字典時避免重複的值。
如何替換基於條件的特定值？
可以使用 mask 參數指定要替換的值的條件。例如：
```
df['col1'].replace(di, {np.nan: np.nan}, mask=df['col1'] > 1)
```
這將僅替換大於 1 的值。
如何替換正則表達式匹配的值？
可以使用 regex 參數指定正則表達式模式進行替換。例如：
```
df['col1'].replace({r'\d+': 'number'})
```
這將用 "number" 替換所有數字值。