将y列中的特定元素替换为x列中的特定元素

Question

我正在使用pandas在python上处理汽车销售数据： 汽车奔驰、奥迪、宝马、大众、奔驰、宝马

车型轿车、跨界车、其他、厢式车、其他、SUV

现在我想把类型中的“Other”替换为：when car=Mercedes，type=Sedan，when car=BMW，type=SUV等等。 我正在努力完成这件事。需要帮助。你知道吗

Answer 1

创建一个以car为键，type为值的字典

d = {'Mercedes' : 'Sedan', 'BMW' : 'SUV'} 

现在使用map将列映射到值

df.loc[df['Type'] == 'Other', 'Car'].map(d)

提供您的数据帧的一个更完整的答案样本

Answer 2

编辑：根据您提供的示例数据更新答案

设置-注意我在body列中添加了带有“Other”的行：

import pandas as pd
import numpy as np

cars = [['Ford',15500.0,'crossover',68,2.5,'Gas','yes',2010,'Kuga','full'],
        ['Mercedes-Benz',20500.0,'sedan',173,1.8,'Gas','yes',2011,'E-Class','rear'],
        ['Mercedes-Benz',20500.0,"Other",173,1.8,'Gas','yes',2011,'E-Class','rear'],
        ['Ford',15500.0,"Other",68,2.5,'Gas','yes',2010,'Kuga','full']] 

car_sales = pd.DataFrame(cars, columns=['car','price','body','mileage','engV','engType','registration','year','model','drive'])

步骤1-将“Other”值替换为NaN（这允许您使用fillna函数）：

car_sales["body"].replace("Other", np.nan, inplace=True)

第2步-为每种车型创建值的字典映射，然后使用fillna填充值：

car_types = {"Mercedes-Benz":"sedan", "Ford":"crossover"}
car_sales["body"].fillna(car_sales["car"].map(car_types), inplace=True)