python – 在Pandas DataFrame列中替换n个连续值

2019年8月3日 143次阅读

假设我有以下DataFrame df

df = pd.DataFrame({"a" : [1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5], "b" : [3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,7,7], "c" : [4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3]})

而且我希望替换连续重复10次以上任意列(可能有数百列)的4号,其中10 4个,其余5个.

因此,例如,12个连续4个将被替换为10个4和2个5.

我如何用熊猫实现这一目标？

我想应用一个lambda,但我不知道如何回顾足够的行,它必须从最后开始并向前移动,否则会破坏值的序列.每次查找都必须查看前面的10行,看它们是否都等于4,如果是,则将当前值设置为5.

不知道如何去做！

最佳答案 您可以使用：

#column a is changed for 2 groups of 4
df = pd.DataFrame({
"a" : [4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,7,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5], 
"b" : [3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,7,7], 
"c" : [4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3]})

如果由where创建NaN,则解决方案将连续4次重置为计数,然后在mask之前将布尔掩码应用于原始df以替换4到5：

a = df == 4
mask = a.cumsum()-a.cumsum().where(~a).ffill().fillna(0) > 10
df1 = df.mask(mask, 5)

print (df1)
    a  b  c
0   4  3  4
1   4  3  4
2   4  3  4
3   4  3  4
4   4  3  4
5   4  3  4
6   4  3  4
7   4  4  4
8   4  4  4
9   4  4  4
10  5  4  5
11  5  5  5
12  5  5  5
13  5  5  5
14  7  5  5
15  4  5  5
16  4  5  5
17  4  5  5
18  4  5  5
19  4  5  5
20  4  5  5
21  4  5  1
22  4  5  2
23  4  5  2
24  4  5  2
25  5  5  2
26  5  5  2
27  5  5  2
28  5  6  2
29  5  6  2
30  5  7  3
31  5  7  3

为了更好地检查值,可以使用concat：

print (pd.concat([df, df1], axis=1, keys=['orig','new']))
   orig       new      
      a  b  c   a  b  c
0     4  3  4   4  3  4
1     4  3  4   4  3  4
2     4  3  4   4  3  4
3     4  3  4   4  3  4
4     4  3  4   4  3  4
5     4  3  4   4  3  4
6     4  3  4   4  3  4
7     4  4  4   4  4  4
8     4  4  4   4  4  4
9     4  4  4   4  4  4
10    4  4  4   5  4  5
11    4  5  4   5  5  5
12    4  5  4   5  5  5
13    4  5  4   5  5  5
14    7  5  4   7  5  5
15    4  5  4   4  5  5
16    4  5  4   4  5  5
17    4  5  4   4  5  5
18    4  5  5   4  5  5
19    4  5  5   4  5  5
20    4  5  5   4  5  5
21    4  5  1   4  5  1
22    4  5  2   4  5  2
23    4  5  2   4  5  2
24    4  5  2   4  5  2
25    4  5  2   5  5  2
26    4  5  2   5  5  2
27    4  5  2   5  5  2
28    4  6  2   5  6  2
29    5  6  2   5  6  2
30    5  7  3   5  7  3
31    5  7  3   5  7  3
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