我有一個像這樣的 DataFrameid val1 val20 A B1 B B2 A A3 A A我想要交換值，例如：id val1 val20 B A1 A A2 B B3 B B我需要考慮 df 可能有我想保持不變的其他列。
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幕布斯7119047
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您可以使用pd.DataFrame.applymap字典：
d = {'B': 'A', 'A': 'B'}
df = df.applymap(d.get).fillna(df)
print(df)
id val1 val2
0 0 B A
1 1 A A
2 2 B B
3 3 B B
為了性能，特別是內存使用，您可能希望使用分類數據：
for col in df.columns[1:]:
df[col] = df[col].astype('category')
df[col] = df[col].cat.rename_categories(d)
DIEA
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使用factorize并滾動相應的值
def swaparoo(col):
i, r = col.factorize()
return pd.Series(r[(i + 1) % len(r)], col.index)
df[['id']].join(df[['val1', 'val2']].apply(swaparoo))
id val1 val2
0 0 B A
1 1 A A
2 2 B B
3 3 B B
替代體操使用相同的功能。這將整個數據幀合并到分解中。
df.set_index('id').stack().pipe(swaparoo).unstack().reset_index()
例子
df = pd.DataFrame(dict(id=range(4), val1=[*'ABAA'], val2=[*'BBAA']))
print(
df,
df.set_index('id').stack().pipe(swaparoo).unstack().reset_index(),
sep='\n\n'
)
id val1 val2
0 0 A B
1 1 B B
2 2 A A
3 3 A A
id val1 val2
0 0 B A
1 1 A A
2 2 B B
3 3 B B
df = pd.DataFrame(dict(id=range(4), val1=[*'AAAA'], val2=[*'BBBB']))
print(
df,
df.set_index('id').stack().pipe(swaparoo).unstack().reset_index(),
sep='\n\n'
)
id val1 val2
0 0 A B
1 1 A B
2 2 A B
3 3 A B
id val1 val2
0 0 B A
1 1 B A
2 2 B A
3 3 B A
df = pd.DataFrame(dict(id=range(4), val1=[*'AAAA'], val2=[*'BBBB'], val3=[*'CCCC']))
print(
df,
df.set_index('id').stack().pipe(swaparoo).unstack().reset_index(),
sep='\n\n'
)
id val1 val2 val3
0 0 A B C
1 1 A B C
2 2 A B C
3 3 A B C
id val1 val2 val3
0 0 B C A
1 1 B C A
2 2 B C A
3 3 B C A
df = pd.DataFrame(dict(id=range(4), val1=[*'ABCD'], val2=[*'BCDA'], val3=[*'CDAB']))
print(
df,
df.set_index('id').stack().pipe(swaparoo).unstack().reset_index(),
sep='\n\n'
)
id val1 val2 val3
0 0 A B C
1 1 B C D
2 2 C D A
3 3 D A B
id val1 val2 val3
0 0 B C D
1 1 C D A
2 2 D A B
3 3 A B C
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