python - replacing - replace values dataframe column pandas

pandas reemplazar múltiples valores una columna

Question

En una columna de niveles de riesgo, quiero reemplazar Small por 1, Medium con 5 y High con 15. Intenté:

dfm.replace({''risk'':{''Small'': ''1''}},{''risk'':{''Medium'': ''5''}},{''risk'':{''High'': ''15''}})

Pero solo el medio fue reemplazado. Qué está mal ?

Answer 1

Cadena reemplaza cada cuerda (Pequeño, Medio, Alto) por la nueva cuerda (1,5,15) /

Si dfm es el nombre del marco de datos, la columna es el nombre de la columna.

dfm.column = dfm.column.str.replace(''Small'', ''1'')
dfm.column = dfm.column.str.replace(''Medium'', ''5'')
dfm.column = dfm.column.str.replace(''High'', ''15'')

Answer 2

Podrías definir un map dict y call

In [256]:

df = pd.DataFrame({''a'':[''Small'', ''Medium'', ''High'']})
df
Out[256]:
        a
0   Small
1  Medium
2    High

[3 rows x 1 columns]
In [258]:

vals_to_replace = {''Small'':''1'', ''Medium'':''5'', ''High'':''15''}
df[''a''] = df[''a''].map(vals_to_replace)
df
Out[258]:
    a
0   1
1   5
2  15

[3 rows x 1 columns]


In [279]:

val1 = [1,5,15]
df[''risk''].update(pd.Series(val1))
df
Out[279]:
  risk
0    1
1    5
2   15

[3 rows x 1 columns]

Answer 3

Tu formato de reemplazo está desactivado

In [21]: df = pd.DataFrame({''a'':[''Small'', ''Medium'', ''High'']})

In [22]: df
Out[22]: 
        a
0   Small
1  Medium
2    High

[3 rows x 1 columns]

In [23]: df.replace({''a'' : { ''Medium'' : 2, ''Small'' : 1, ''High'' : 3 }})
Out[23]: 
   a
0  1
1  2
2  3

[3 rows x 1 columns]

Answer 4

In [123]: import pandas as pd                                                                                                                                

In [124]: state_df = pd.DataFrame({''state'':[''Small'', ''Medium'', ''High'', ''Small'', ''High'']})                                                                    

In [125]: state_df
Out[125]: 
    state
0   Small
1  Medium
2    High
3   Small
4    High

In [126]: replace_values = {''Small'' : 1, ''Medium'' : 2, ''High'' : 3 }                                                                                          

In [127]: state_df = state_df.replace({"state": replace_values})                                                                                             

In [128]: state_df
Out[128]: 
   state
0      1
1      2
2      3
3      1
4      3