Python熊猫在对象列中转换单个值

Question

在下面求解

问题：不能进行.groupby()排序，因为单个值是string类型对象。Index 5，ColA 10用于Data In的值是问题所在。Index 5 for ColA，10的值是一个字符串对象。如果仅按列排序，则pd.to_numeric()将正确排序该列。

问题：可以转换ColA中的单个值吗？

方法：

ind = pd.to_numeric(df['ColA'], errors='coerce').fillna(999).astype(int).argsort()
df = df.reindex(ind)
df = df.groupby(df.ColA).apply(pd.DataFrame.sort_values, 'ColB')
df = df.reset_index(drop=True)

数据在：中

Index     ColA     ColB     ColC
0         2        14-5     MumboJumbo
1         4        18-2     MumboJumbo2
2         2        24-5     MumboJumbo3
3         3        23-8     MumboJumbo4
4         2        13-6     MumboJumbo5
5         10       86-1     MumboJumbo6
6         10       42-1     MumboJumbo7
7         2        35-6     MumboJumbo8
8         Load     NaN      MumboJumbo9

期望输出：

Index     ColA     ColB     ColC
0         2        13-6     MumboJumbo5
1         2        14-5     MumboJumbo
2         2        24-5     MumboJumbo3
3         2        35-6     MumboJumbo8
4         3        23-8     MumboJumbo4
5         4        18-2     MumboJumbo2
6         10       42-1     MumboJumbo7
7         10       86-1     MumboJumbo6
8         Load     NaN      MumboJumbo9

谢谢!

Answer 1

我并不真正理解问题中的问题，但是您可以使用DataFrame中的iloc (位置索引)或loc (标签索引)选择特定的值。由于您要求替换数据集中第一列中第五行中的值，因此我们使用iloc。

df.iloc[from_row:to_row,column_position]

要将第5行ColA中的值int('10')转换为int('10')，只需选择它，然后更新它。

df.iloc[5:6,0] = 10

如果您不知道需要转换的值的位置，那么iloc和loc是没有帮助的。

有几种方法可以将列中的所有值转换为特定的dtype。一种方法是使用lambda-function。

df[column_name].apply(lambda x: int(x))

上面的lambda将中断，因为您的数据还包含字符串Load，并且不能将其转换为int。解决这一问题的一种方法是向lambda添加条件。

df[column_name].apply(lambda x: int(x) if something else something)

考虑到问题中的数据，最简单的方法是检查x是否不是'Load'

df[column_name].apply(lambda x: int(x) if x != 'Load' else x)

如果列中有大量实际字符串，则这将成为一个麻烦。如果要使用lambda，可以列出实际字符串的列表。然后检查x是否在列表中。

list_of_strings = ['Load', 'Road', 'Toad']
df[column_name].apply(lambda x: int(x) if x not in list_of_strings else x)

另一种方法是编写一个单独的函数，使用try/catch块来管理转换。