讓它成為以下 Python Pandas DataFrame。
| ID | 地區 |
|---|---|
| 12 | 法蘭克福機場 |
| 99 | GER |
| 13 | ESP |
| 69 | 英國 |
| 17 | GER |
| 02 | GER |
使用下一個代碼：
dictionary = {'GER': 'Germany', 'FRA': 'France'}
df['region'] = df['region'].map(dictionary)
我得到以下結果：
| ID | 地區 |
|---|---|
| 12 | 法國 |
| 99 | 德國 |
| 13 | 鈉 |
| 69 | 鈉 |
| 17 | 德國 |
| 02 | 德國 |
我的想法是字典中沒有出現的值，保留它們以前的值。
| ID | 地區 |
|---|---|
| 12 | 法國 |
| 99 | 德國 |
| 13 | ESP |
| 69 | 英國 |
| 17 | 德國 |
| 02 | 德國 |
我怎么能這樣做？先感謝您。
uj5u.com熱心網友回復：
我想你想要的是：
df.replace({"region": dictionary})
uj5u.com熱心網友回復：
使用fillna（或combine_first）：
df['region'] = df['region'].map(dictionary).fillna(df['region'])
或利用該get方法將值設定為默認值：
df['region'] = df['region'].map(lambda x: dictionary.get(x, x))
輸出：
ID region
0 12 France
1 99 Germany
2 13 ESP
3 69 UK
4 17 Germany
5 2 Germany
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