panads 将数据中大写字母替换为序号

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pandas 相对于 numpy 等纯计算性库，最为强大的是复杂的数据处理能力，它能够帮助我们完成日常各种稀奇古怪的需求，同时丝毫不费力。你看，这个例子我们是怎么解决的。

数据与需求

使用我们的练习 team.csv 数据：

import pandas as pd
pd.__version__
# '1.4.2'

df = pd.read_csv('https://gairuo.com/file/data/team.csv')
df = df.head()
df
'''
    name team  Q1  Q2  Q3  Q4
0  Liver    E  89  21  24  64
1   Arry    C  36  37  37  57
2    Ack    A  57  60  18  84
3  Eorge    C  93  96  71  78
4    Oah    D  65  49  61  86
'''

在以上数据中，有 name、team 两列是字母，需求是将这整个数据中的所有大家字母替换为 26 个字母对应的序号，同时呢，要求这个序号是两位，意味着前几位是 01、02 这样的。

总结下就是，将数据中其中的大写字母 Abc 替换为 01bc、dB 替换为 d02，Z00 替换为 2600 之类。

思路

由于大写字母数量只有 26 个，我们可以先创建一个字母与顺序的用字典形式的映射表。

然后，写一个函数，来对数据中的每个值进行处理，如果是字符类型则用映射表进行替换。

最后应用我们写的函数来处理数据中的每个值，就能得到最终的结果。

代码

构造字母与序号的映射关系：

import string

# 将字母与 1-26 数字成对组合起来
str_map_temp = zip(string.ascii_uppercase, range(1, 27))
# 将 zip 对象转为字典，同时处理字母为字符，一位的向前补 0
str_map = {k:str(v).zfill(2) for k, v in str_map_temp}
str_map
'''
{'A': '01',
 'B': '02',
 'C': '03',
 ... (输出省略)
 'Y': '25',
 'Z': '26'}
'''

接下来写一个函数对每个值执行替换，注意，传入的是 df 数据中的单个值，是一个标量。

# 注： str|int 联合类型提示 Python 3.10 才开始支持
def func(x: str|int):
    # print(type(x), x)

    if isinstance(x, str):
        ser = pd.Series([*x])
        ser = ser.replace(str_map)
        return ''.join(ser)
    else:
        return x

以上函数传入支持字符和数字，对数字不进行处理，对字符进行处理，逻辑是：

将字符串（标量是一个字符串）转为 Series，我们用了解包操作转为列表再进行构造
在构造的 Series 上应用 replace() 方法，它可以按映射关系替换 Series 中和每个值
再将替换完的 Series 用 join() 连接起来再次成为一个字符串

以上其实完成了一个拆分、处理、再组合的过程。

最后，将上边的函数应用到数据的每个值上：

(
    df.applymap(func)
)
'''
     name team  Q1  Q2  Q3  Q4
0  12iver   05  89  21  24  64
1   01rry   03  36  37  37  57
2    01ck   01  57  60  18  84
3  05orge   03  93  96  71  78
4    15ah   04  65  49  61  86
'''

注意，我们写的函数是针对每个标题值的，所以要使用 applymap() 来应用。

这样就得到了我们（出题人）想要的结果。

（完）

panads 将数据中大写字母替换为序号

数据与需求

思路

代码

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