如果列是值列表，如何替换列中的值？
How to replace values in a column if column is a list of values?
我有一个如下所示的数据集：
ID
Language
1
2945
2
2945, 2344
3
NaN
4
2945, 5657,2344
我希望它看起来像这样：
ID
Language
1
English
2
English, Arabic
3
NaN
4
English, French, Arabic
如果我知道如何替换值：
({2945:'English',2344:'Arabic',5657:'French'})
我试过这个：
df['Language'].str.replace({2945:'English',2344:'Arabic',5657:'French'})
但是没用
我们可以尝试使用 str.replace 和 lambda 函数：
d = {2945:'English', 2344:'Arabic', 5657:'French'}
df["Language"] = df["Language"].str.replace(r'\d+', lambda m: d[int(m.group())])
我有一个如下所示的数据集：
| ID | Language |
|---|---|
| 1 | 2945 |
| 2 | 2945, 2344 |
| 3 | NaN |
| 4 | 2945, 5657,2344 |
我希望它看起来像这样：
| ID | Language |
|---|---|
| 1 | English |
| 2 | English, Arabic |
| 3 | NaN |
| 4 | English, French, Arabic |
如果我知道如何替换值：
({2945:'English',2344:'Arabic',5657:'French'})
我试过这个：
df['Language'].str.replace({2945:'English',2344:'Arabic',5657:'French'})
但是没用
我们可以尝试使用 str.replace 和 lambda 函数：
d = {2945:'English', 2344:'Arabic', 5657:'French'}
df["Language"] = df["Language"].str.replace(r'\d+', lambda m: d[int(m.group())])