Pandas批量字符替换技巧详解

目录

• 引言
• 解决方案详述
• 方案一：使用map方法
• 方案二：自定义函数与apply方法结合
• 方案三：直接使用replace方法
• 方案四：apply与字典映射
• 方案五：map与函数映射
• 方案六：高效replace使用
• 结论

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'EmotionCode': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]})
df

emotion_map = {1: '开心', 2: '悲伤', 3: '难过', 4: '泪目'}
df['Emotion'] = df['EmotionCode'].map(emotion_map)
df

def map_emotion(code):
    if code == 1:
        return '开心'
    elif code == 2:
        return '悲伤'
    elif code == 3:
        return '难过'
    else:
        return '泪目'

df['Emotion2'] = df['EmotionCode'].apply(map_emotion)
df

df['Emotion3'] = df['EmotionCode'].replace({1: '开心', 2: '悲伤', 3: '难过', 4: '泪目'})
df

def get_emotion(code):
    emotiOns= {1: '开心', 2: '悲伤', 3: '难过', 4: '泪目'}
    return emotions[code]

df['Emotion4'] = df['EmotionCode'].apply(get_emotion)
df

def get_emotion_map(code):
    emotiOns= {1: '开心', 2: '悲伤', 3: '难过', 4: '泪目'}
    return emotions[code]

df['Emotion5'] = df['EmotionCode'].map(get_emotion_map)
df

df['Emotion6'] = df['EmotionCode'].replace([1, 2, 3, 4], ['开心', '悲伤', '难过', '泪目'])
df