pandas 循环遍历Df并将结果合并到特定行

6kkfgxo0 于 2022-12-25 发布在其他

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我有一个Pandas数据框，计数为：

target.value_counts()

Grade
AA III    147
CD IV     143
DA II     134
BB I        4
dtype: int64

我想把BB和DA连接起来，这样DA的计数就变成138，如下所示：

target.value_counts()

Grade
AA III    147
CD IV     143
DA II     138

我试着这么做：

for i in ["AA I", "CD II", "DA III", "BB IV"]:
    if i == "AA I":
        target["Grade"] = target["Grade"].str.replace(i, "Grade II ")

我想我可以做replace，然后看看我如何可以合并行，但输出不会解决问题。
关于如何实现这一目标，有什么更好的建议吗？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74903951/looping-through-df-and-merge-result-into-a-particular-row

1条答案

按热度按时间

vlju58qv1#

正在使用您在调用target.value_counts()后提供的数据...

设置

from itertools import repeat

import numpy as np
import pandas as pd

# make data
target = pd.DataFrame(
    data={"Grade": [*repeat("AA II", 147),
                    *repeat("CD IV", 143),
                    *repeat("DA II", 134),
                    *repeat("BB I", 4),]}
)

print(target.value_counts())

Grade
AA II    147
CD IV    143
DA II    134
BB I       4
dtype: int64

选项1

一个二个一个一个

选项2

# create new column ("replaced") that replaces "BB I" with "DA II"
target["replaced"] = target.Grade.replace("BB I", "DA II")

out = target[["replaced"]].value_counts()

print(out)

replaced
AA II       147
CD IV       143
DA II       138
dtype: int64

参考文献

pd.Series.str.replace

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