Замена значений в определенном столбце DataFrame по словарю

Question

Нужно заменить значения в определенном столбце DataFrame по словарю, при этом, если ключ словаря не найден, нужно удалить всю строку из DataFrame.

Я смог выполнить задачу так:

dict1 = {'Car': 'c', 'Motorcycle': 'mt', 'Truck': 'tr'}
df = pd.DataFrame({'Product': 'Truck Motorcycle Car Car Tire Wheel Truck'.split(),
                   'Price': [10000, 5000, 23000, 15000, 500, 300, 8000]})
df['Product_new'] = df['Product'].map(dict1)
df.dropna(inplace=True)
df.drop('Product', axis=1, inplace=True)
df_new = df.reindex(columns=['Product_new', 'Price'])

Возможно ли заменить значения сразу в столбце Product, не создавая промежуточный столбец и избавиться от строк, по которым не найден ключ в словаре?

Пытался через replace, но как-то не получилось.

Answer 1

import numpy as np
df["Product"] = df["Product"].map(dict1).fillna(np.nan)
df.dropna(inplace=True)

результат:

  Product  Price
0      tr  10000
1      mt   5000
2       c  23000
3       c  15000
6      tr   8000

Answer 2

А в чём собственно проблема? Всё работает и если сразу в Product писать:

import pandas as pd
dict1 = {'Car': 'c', 'Motorcycle': 'mt', 'Truck': 'tr'}
df = pd.DataFrame({'Product': 'Truck Motorcycle Car Car Tire Wheel Truck'.split(),
                   'Price': [10000, 5000, 23000, 15000, 500, 300, 8000]})
df['Product'] = df['Product'].map(dict1)
df.dropna(inplace=True)

    Product Price
0   tr  10000
1   mt  5000
2   c   23000
3   c   15000
6   tr  8000

Answer 3

Вот еще один вариант (однострочник):

df = (df
      .query("Product in @dict1.keys()")
      .assign(Product=lambda x: x["Product"].replace(dict1)))

результат:

In [84]: df
Out[84]:
  Product  Price
0      tr  10000
1      mt   5000
2       c  23000
3       c  15000
6      tr   8000

БЛОГ НА HUSL

Замена значений в определенном столбце DataFrame по словарю

Ответы (3 шт):