如何按条件替换Pandas DataFrame中的disposition列值？

现有DataFrame情况 #

我们有一个仅包含disposition列的DataFrame，数据如下：

disposition
---------
NO ANSWER
ANSWERED
FAILED
BUSY
ERROR
WARNING
CANCEL

创建该DataFrame的代码：

import pandas as pd
data1 = {'disposition': ['NO ANSWER', 'ANSWERED', 'FAILED', 'BUSY', 'ERROR', 'WARNING', 'CANCEL']}
df = pd.DataFrame(data1)

替换规则 #

需要按以下规则替换disposition列的值：

WHEN disposition = 'NO ANSWER' THEN 0
WHEN disposition = 'ANSWERED' THEN 1
WHEN disposition = 'FAILED' THEN 2
WHEN disposition = 'BUSY' THEN 3
ELSE 9

实现方法 #

这里提供两种高效的实现方式：

方法1：使用replace函数 #

# 定义映射关系字典
disposition_map = {
    'NO ANSWER': 0,
    'ANSWERED': 1,
    'FAILED': 2,
    'BUSY': 3
}
# 执行替换，未匹配到的统一设为9
df['disposition'] = df['disposition'].replace(disposition_map, 9)

方法2：使用map结合字典get方法 #

disposition_map = {
    'NO ANSWER': 0,
    'ANSWERED': 1,
    'FAILED': 2,
    'BUSY': 3
}
# 遍历列值，匹配不到返回默认值9
df['disposition'] = df['disposition'].map(lambda x: disposition_map.get(x, 9))

替换后结果 #

执行上述任意一种代码后，disposition列会变为：

disposition
---------
    0
    1
    2
    3
    9
    9
    9

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harp1814