Python/Pandas - 替换特定列中的值的最有效方法是什么

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Replace values in a pandas series via dictionary efficiently (1 个回答)

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假设你有一个数据框

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[2,4,6,8],'c':[2,4,5,6]})

并且您想要替换列“a”和“c”(但不是“b”)中的特定值。例如，将 2 替换为 20，将 4 替换为 40。

以下内容将不起作用，因为它是在 DataFrame 切片的副本上设置值:

df[['a','c']].replace({2:20, 4:40}, inplace=True)

循环可以工作:

for col in ['a','c']:
    df[col].replace({2:20, 4:40},inplace=True)

但是循环似乎效率低下。有更好的方法吗？

Answer 1

根据 replace 的文档，您可以为每一列指定一个字典:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [2, 4, 6, 8], 'c': [2, 4, 5, 6]})
lookup =  {col : {2: 20, 4: 40} for col in ['a', 'c']}
df.replace(lookup, inplace=True)
print(df)

输出

    a  b   c
0   1  2  20
1  20  4  40
2   3  6   5
3  40  8   6