python - 从列表中替换 Pandas 系列的值

Question

假设我有一个系列 profile 包含:

settings-win.data.microsoft.com    1
www.facebook.com                   0.4
clients4.google.com                1
plus.google.com                    0.86

还有一个列表 new_val 包含:

[0.8408964152537145, 0, 1.5, 0]

如何用列表替换 profile 系列中的所有值？应该是:

settings-win.data.microsoft.com    0.8408964152537145
www.facebook.com                   0
clients4.google.com                1.5
plus.google.com                    0

我尝试了 Series 的 .replace() 但它似乎不起作用。

附言。我也对如何以及何时使用 .replace() 感到困惑，所以如果您能进一步解释它，我们将不胜感激。

Answer 1

我认为您可以使用旧 Series s 的 index 和列表 的值创建新的 Series >li:

print s
settings-win.data.microsoft.com    1.00
www.facebook.com                   0.40
clients4.google.com                1.00
plus.google.com                    0.86
Name: profile, dtype: float64

new_val = [0.8408964152537145, 0, 1.5, 0]
s1 = pd.Series(new_val, index=s.index, name='profile')

print s1
settings-win.data.microsoft.com    0.840896
www.facebook.com                   0.000000
clients4.google.com                1.500000
plus.google.com                    0.000000
Name: profile, dtype: float64

但也许更好的是 replace或 map通过 dictionary，但结果不同，因为第一个和第三个值相同 - doc :

d = {1: 0.8408964152537145, 0.4: 0, 0.86: 0}
print d
{1: 0.8408964152537145, 0.4: 0, 0.86: 0}

print s.replace(d)
settings-win.data.microsoft.com    0.840896
www.facebook.com                   0.000000
clients4.google.com                0.840896
plus.google.com                    0.000000
Name: profile, dtype: float64

print s.map(d)
settings-win.data.microsoft.com    0.840896
www.facebook.com                   0.000000
clients4.google.com                0.840896
plus.google.com                    0.000000
Name: profile, dtype: float64