[Python] 한 Column에 대해서 Dictionary를 이용해 값을 바꾸는 방법

 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1':[10, 20, 10, 20, 30, 40],
                   'col2': ['US', 'BR','JP', 'KR', 'JP', np.nan]}
                  )

dic = { 'US':"US10YT=RR"
      , 'GB':"GB10YT=RR"
      , 'KR':"KR10YT=RR"
      , 'BR': 'BR10YT=RR'
      , 'JP': 'JP10YT=RR'}

df
   col1 col2
0    10   US
1    20   BR
2    10   JP
3    20   KR
4    30   JP
5    40  NaN

 

방법 1.

df['col2'].apply(lambda x : x.replace(x, dic[x]))

 

방법 2. 

df['col2'].apply(lambda x : dic[x])

 

방법 3. -> 선택

df['col2'].map(dic)
	
# 추가 활용 방법(NaN처리도 같이!)
df['col2'].map(dic).fillna(df['col1']) # 'col1' 컬럼의 값으로 NA 채움
df['col2'].map(dic).fillna(1) # 1로 NA 채움

 

방법1, 2의 경우에는 모두 동작하긴 했으나, 2가지 상황에서 에러가 발생

1) Dictionary에 있는 key가 존재하지 않을 경우, 

2) NaN이 존재하는 경우

 

따라서 방법 3 짱

출처 : https://stackoverflow.com/questions/20250771/remap-values-in-pandas-column-with-a-dict