python - 在具有更改值的新数据框中返回的数据框列

Question

def get_list_of_university_towns():
   states = {'CA' : 'California', 'SC' : 'South Carolina'}
   df = pd.read_csv(filename) # filename.csv has many columns 'State' and 'RegionName' are within
   df_res = df[['State', 'RegionName']]
   return df_res

该函数返回我正在查找的信息的一个很好的列表。如何返回“状态”列但已替换:

df_res.loc[:, 'State'].replace(states)

我曾尝试返回 [df_res.loc[:, 'State'].replace(states), df['RegionName']] 但它返回 2 个数据帧。
我知道可以在原始 df 中进行替换，但我可以保留 df 吗？

Answer 1

第一个解决方案replace单独列:

def get_list_of_university_towns():
   states = {'CA' : 'California', 'SC' : 'South Carolina'}
   df = pd.read_csv(filename)
   df_res = df[['State', 'RegionName']]
   df_res['State'] = df_res['State'].replace(states)
   return df_res

另一个解决方案是在 dict 中定义 replace 列:

def get_list_of_university_towns():
   states = {'CA' : 'California', 'SC' : 'South Carolina'}
   df = pd.read_csv(filename)
   df_res = df[['State', 'RegionName']].replace({'State':states})
   return df_res

示例:

df = pd.DataFrame({'State':['SC','CA'], 'RegionName':['CA','SC'], 'col':[5,8]})
states = {'CA' : 'California', 'SC' : 'South Carolina'}
df_res = df[['State', 'RegionName']].replace({'State':states})
print (df_res)
            State RegionName
0  South Carolina         CA
1      California         SC

print (df)
  RegionName State  col
0         CA    SC    5
1         SC    CA    8