如何用 dict pandas python 替换分组数据框
How to replace grouped dataframe with dict pandas python
我有一个数据框：
date | brand | red | blue | green
---------------------------------
2017 | BMW | 2 | 1 | 0
| GM | 0 | 1 | 0
2018 | BMW | 0 | 0 | 1
| GM | 1 | 2 | 0
这是以下行的结果：
pd.pivot_table(df.reset_index(),index=['date','brand'],columns='color',values='index',aggfunc='count').fillna(0)
应用于此初始 DataFrame：
date | brand | color
--------------------
2017 | BMW | red
2017 | GM | blue
2017 | BMW | blue
2017 | BMW | red
2018 | BMW | green
2018 | GM | blue
2018 | GM | blue
2018 | GM | red
是否有可能以某种方式用字典替换分组数据框中的 BMW、GM 条目，比方说
di = {'BMW': 1, 'GM': 2}
我尝试了简单的 df.replace({'brand': di})，但品牌列似乎不在数据框中，尽管我可以看到它。
您需要 rename 才能将 MultiIndex 的值替换为 di:
df = df.rename(di)
#same as
#df = df.rename(index=di)
print (df)
color blue green red
date brand
2017 1 1.0 0.0 2.0
2 1.0 0.0 0.0
2018 1 0.0 1.0 0.0
2 2.0 0.0 1.0
当你将 dict 传递给 rename 时，当函数遇到 key 时，它将被 value 替换。
我有一个数据框：
date | brand | red | blue | green
---------------------------------
2017 | BMW | 2 | 1 | 0
| GM | 0 | 1 | 0
2018 | BMW | 0 | 0 | 1
| GM | 1 | 2 | 0
这是以下行的结果：
pd.pivot_table(df.reset_index(),index=['date','brand'],columns='color',values='index',aggfunc='count').fillna(0)
应用于此初始 DataFrame：
date | brand | color
--------------------
2017 | BMW | red
2017 | GM | blue
2017 | BMW | blue
2017 | BMW | red
2018 | BMW | green
2018 | GM | blue
2018 | GM | blue
2018 | GM | red
是否有可能以某种方式用字典替换分组数据框中的 BMW、GM 条目，比方说
di = {'BMW': 1, 'GM': 2}
我尝试了简单的 df.replace({'brand': di})，但品牌列似乎不在数据框中，尽管我可以看到它。
您需要 rename 才能将 MultiIndex 的值替换为 di:
df = df.rename(di)
#same as
#df = df.rename(index=di)
print (df)
color blue green red
date brand
2017 1 1.0 0.0 2.0
2 1.0 0.0 0.0
2018 1 0.0 1.0 0.0
2 2.0 0.0 1.0
当你将 dict 传递给 rename 时，当函数遇到 key 时，它将被 value 替换。