洁净室型数据
洁净室型数据
提问于 2020-10-14 08:00:35
我试图清理我的数据，有一列名为“房间类型”( room Type)，它有大约160-170个不同的值，应该只有10或15。例如，大多数数据都有这样的数据；一个房间以不同的方式输入：
"Single room level 1"
"Single room level 2"
"Single room Street Side"“1层大床房”“2楼大床房”“套间街侧”“套房(包括迷你酒吧)”
我想清除所有的子数据，如层或街道侧，我希望我的数据集显示如下行：“单人房”“大床房”“大床房”“套房”“套房”
我想这样做，这样就更容易使用groupby函数，并根据每种类型的房间获得收益。我很抱歉没说清楚。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-10-14 08:16:36
再来一次。
输入
id room_type
1 Single room level 1
2 Single room level 2
3 Single room Street Side
4 Double room Street Side码
df['room_type']= np.where(df['room_type'].str.contains('Single'),'Single','Double')输出
id room_type
1 Single
2 Single
3 Single
4 Double如果您有15种类型的房间，您可以使用np.select而不是np.where
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-14 08:11:41
下面是用一个例子来实现这一点的方法
import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({'room_type': ["single", 'Single room', 'room', 'not a rooom']})
df['room_type'] = df['room_type'].apply(lambda room_type: 'Single Room' if re.search(r'single', room_type) else room_type)上面的任何值都将替换为它中的单个。
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-14 08:25:38
另一种略短的解决办法是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'room_type': ["Single room level 1", "Single room level 2",
"Single room Street Side", "Double Room"]})
df.room_type.apply(lambda x: "Single Room" if "single" in x.lower() else x)如果您的数据不一致，那么您也可能有多个大写的单词“单”，所以您需要比较这个词的小写版本。您只需使用in操作符(如在"single" in "single room"中)来检查"single“是否属于字符串，并将此函数应用于整个列。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64349001
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