用多变量替换熊猫中的多列

Question

所以我试着用从csv到熊猫的python替换值代码。我知道有很多相同的问题，但即使我尝试过，我也无法得到我所需要的东西。基本上，这是我尝试使用的代码：

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 

# Making data frame from the csv file 
raw_data = pd.read_csv("ogimet.csv") 

df["WIND DIRECTION QUALITY"]= df["WIND DIRECTION QUALITY"].replace(1, "Passed all quality control checks") 
print (df)

#saving the pd
export_csv = df.to_csv (r'oh.csv', index = None, header=True) #Don't forget to add '.csv' at the end of the path

问题是，我还必须将条件适用于其他栏目(风速质量、气温质量和露点质量)，除此之外，还有其他代表每个数字的条件：

• '2':"Suspect"，

• '3':"Erroneous"，

• ‘0’：“通过总限额检查”，

• ‘1’：“通过了所有质量控制检查”，
• ‘4’：“通过总限额检查，数据来源于NCEI数据源”，‘
• 5’：“通过了所有质量控制检查，数据来自NCEI数据源”，
• '6':"Suspect，数据来自NCEI数据源“，
• '7':"Erroneous，数据来源于NCEI数据源“，‘9’：”通过总限制检查元素是否存在

我试过一个接一个地做这件事，但它似乎很拥挤：

df["WIND DIRECTION QUALITY"]= df["WIND DIRECTION QUALITY"].replace(2, "Suspect")
df["WIND DIRECTION QUALITY"]= df["WIND DIRECTION QUALITY"].replace(3, "Erroneous") 
df["WIND SPEED QUALITY"]= df["WIND DIRECTION QUALITY"].replace(2, "Suspect") 
df["WIND SPEED QUALITY"]= df["WIND DIRECTION QUALITY"].replace(3, "Erroneous")  

所以我的问题是，一般说来，还有什么其他的方法可以用一个简单的版本来制作吗？谢谢!

Answer 1

您可以创建一个dict然后每列应用，它可能比您的当前解决方案更容易。然后，您可以在每列中使用相同的应用程序。

change={0:"Passed gross limits check",
1:"Passed all quality control checks",
2:"Suspect",
3:"Erroneous",
4:"Passed gross limits check, data originate from an NCEI data source", 
5:"Passed all quality control checks, data originate from an NCEI data source",
6:"Suspect, data originate from an NCEI data source",
7:"Erroneous, data originate from an NCEI data source", 
9:"Passed gross limits check if elements is present"}


df["WIND DIRECTION QUALITY"].apply(lambda x: change[x] if x in change.keys() else x)

如果数字是数据中的字符串，则可能需要引用它们。

如果列中只有这些数字，则使用以下方法更容易：

df["WIND DIRECTION QUALITY"].map(change)

但是，只有当dict匹配数据集中的每一项时，这才有效。我希望这能帮到你