Pandas一次替换多个值

时间:2016-03-17 22:11:49

标签: python pandas

我正在尝试清理excel文件中的一些数据。该文件包含7400行和18列,其中包括具有各自地址和其他数据的客户列表。我遇到的问题是,有些城市拼写错误,导致信息失真,难以进一步处理。

  SURNAME   | ADDRESS          | CITY
0 Jenson    | 252 Des Chênes   | D.DO
1 Jean      | 236 Gouin        | DOLLARD
2 Denis     | 993 Boul. Gouin  | DOLLARD-DES-ORMEAUX
3 Bradford  | 1690 Dollard #7  | DDO
4 Alisson   | 115 Du Buisson   | IL PERROT
5 Abdul     | 9877 Boul. Gouin | Pierrefonds
6 O'Neil    | 5 Du College     | Ile Bizard
7 Bundy     | 7345 Sherbrooke  | ILLE Perot
8 Darcy     | 8671 Anthony #2  | ILE Perrot
9 Adams     | 845 Georges      | Pierrefonds

在上面的例子中,D.DO,DOLLARD,DDO应拼写为DOLLARD-DES-ORMEAUX,IL PERROT,ILLE PEROT,ILE PERROT应拼写为ILE-PERROT。

我已经能够使用:

替换值
df["CITY"].replace(to_replace={"D.DO", "DOLLARD", "DDO"}, value="DOLLARD-DES-ORMEAUX", regex=True) 
df["CITY"].replace(to_replace={"IL PERROT", "ILLE PEROT", "ILE PERROT"}, value="ILE-PERROT", regex=True) 

有没有办法将上述操作合二为一? 我试过了:

df["CITY"].replace({to_replace={"D.DO", "DOLLARD", "DDO"}, value="DOLLARD-DES-ORMEAUX", to_replace={"IL PERROT", "ILLE PEROT", "ILE PERROT"}, value="ILE-PERROT"}, regex=True) 

但我没有运气

2 个答案:

答案 0 :(得分:15)

尝试.replace({}, regex=True)方法:

replacements = {
   'CITY': {
      r'(D.*DO|DOLLARD.*)': 'DOLLARD-DES-ORMEAUX',
      r'I[lL]*[eE]*.*': 'ILLE Perot'}
}

df.replace(replacements, regex=True, inplace=True)

print(df)

输出:

    SURNAME           ADDRESS                 CITY
0    Jenson    252 Des Chênes  DOLLARD-DES-ORMEAUX
1      Jean         236 Gouin  DOLLARD-DES-ORMEAUX
2     Denis   993 Boul. Gouin  DOLLARD-DES-ORMEAUX
3  Bradford   1690 Dollard #7  DOLLARD-DES-ORMEAUX
4   Alisson    115 Du Buisson           ILLE Perot
5     Abdul  9877 Boul. Gouin          Pierrefonds
6    O'Neil      5 Du College           ILLE Perot
7     Bundy   7345 Sherbrooke           ILLE Perot
8     Darcy   8671 Anthony #2           ILLE Perot
9     Adams       845 Georges          Pierrefonds

答案 1 :(得分:3)

您可以创建替换词典,然后使用' loc'迭代它们。替换。

target_for_values = {
    'DOLLARD-DES-ORMEAUX': ['D.DO', 'DOLLARD', 'DDO'], 
    'ILE-PERROT': ['IL PERROT', 'ILLE PEROT', 'ILE PERROT']}

for k, v in target_for_values.iteritems():
    df.loc[df.CITY.str.upper().isin(v), 'CITY'] = k

>>> df.CITY
                  CITY
0                 C.DO
1  DOLLARD-DES-ORMEAUX
2  DOLLARD-DES-ORMEAUX
3  DOLLARD-DES-ORMEAUX
4           ILE-PERROT
5          Pierrefonds
6           Ile Bizard
7           ILE-PERROT
8           ILE-PERROT
9          Pierrefonds
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