使用 Pandas 更改列数据

Question

我有数据框，其中我需要一次更改一列的值，以便它不会更改其他列中的相同值

数据集：

Col-a   Col-b   Col-c

val1    abc     val1

val2    bca     bca

        bca     zzs

val2            val2

val3    xyz     zzs

代码：

import pandas as pd

df=pd.read_csv('/home/fileName.csv')

changeVal=[Col-a, Col-c]

for v in changeVal:

    n=0

    unCl=df[v].unique()

    for x in unCl:

        nV="{0}{1}".format(v,n)

        df=df.replace(v,nV)

        n=n+1

预期输出：在这里，我为变量中存在的列取唯一值changeVal，然后使用 ColumnName 后跟序列号更改它们，然后在整个数据框中替换该值。问题是，当我替换时，它也会更改其他列的相同值，而我想一次修改一列。

Col-a   Col-b   Col-c

Col-a0  abc     Col-c0

Col-a1  bca     Col-c1

        bca     Col-c2

Col-a1          Col-c3

Col-a2  xyz     Col-c2

Answer 1

假设 df 看起来像：df：    Col-a   Col-b   Col-c0   val1    abc    val11   val2    bca    bca2   NaN     bca    zzs3   val2    NaN    val24   val3    xyz    zzs  使用pd.factorize()以及格式会给我们：  df_new=pd.DataFrame({'Col-a':['Col-a{}'.format(i) for i in list(pd.factorize(df['Col-a'])[0])],'Col-b':df['Col-b'].values.tolist(),'Col-c':['Col-c{}'.format(i) for i in list(pd.factorize(df['Col-c'])[0])]})>>df_new    Col-a   Col-b   Col-c0   Col-a0  abc     Col-c01   Col-a1  bca     Col-c12   Col-a-1 bca     Col-c23   Col-a1  NaN     Col-c34   Col-a2  xyz     Col-c2需要注意的是pd.factorize对待NaN作为-1默认情况下，因此该行2列，一个具有-1。因此，如果需要，您可以在执行上述代码之前将它们删除。希望这可以帮助。