我在 pandas dataframe 中的许多列中都有数据，如下所示:
col1| col2| ...| col99 |col100
MBs| Gigabytes|...| MBs| |MBs
Megabytes| GBs|...|Megabytes |Gigabytes
GB | Megabytes| ...|Gigabytes|Gigabytes
GBs | GB |... |MBs |Gigabytes
Gigabytes|Megabytes|...|Gigabytes |Megabytes
我还有一本映射相似值的字典。例如，
mapping = {'Megabytes':'MB', 'Gigabytes':'GB', 'MBs':'MB','GBs':'GB', 'GB':'GB',}
我想用字典中的映射值替换列中的每个值。目前我正在尝试做这样的事情但出现错误。预期输出应该是
col1|col2|...|col99|col100
MB| GB|...| MB| |MB
MB|GB|...|MB|GB
GB |MB|...|GB|GB
GB|GB|...|MB|GB
GB|MB|...|GB|MB
# My current implementation
df = df.apply(lambda x: x.astype(str).replace('GBs', 'GB').replace('MBs', 'MB').replace('Megabytes', 'MB').replace('Gigabytes', 'GB'))
有人可以指导我正确且更快的方法吗？
请您参考如下方法:
pd.DataFrame.replace 可以采用字典的字典，其中第一级键指定在替换时应用值的列。
我们可以使用字典理解来仅过滤那些属于dtype == object
df.replace({c: mapping for c in df if df[c].dtype == object})
col1 col2 col99 col100
0 MB GB MB MB
1 MB GB MB GB
2 GB MB GB GB
3 GB GB MB GB
4 GB MB GB MB
