如何用Python替换DataFrame值？Pandas新版本替换脚本失效求助

问题原因 #

你当前的代码错误在于：

• 开启regex=True的同时，直接将替换字典传给to_replace，这在新版Pandas中不支持该格式的正则替换逻辑
• 实际你仅需对Type列做精确值替换，完全不需要启用正则匹配

修正方案 #

方案1：针对目标列精确替换（推荐）

直接对Type列调用replace方法，传入替换字典即可，无需正则：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    {"Type":"R_NEW","Name":"Rani","Status":"CHANGE"},
    {"Type":"R_Change","Name":"Venu","Status":"WAIT"},
    {"Type":"PREORDER","Name":"Kiran","Status":"WAIT"}
])

# 仅替换Type列的指定值
df['Type'] = df['Type'].replace({
    'R_NEW': 'N', 
    'R_Change': 'C', 
    'RSD_MOVE': 'M', 
    'PREORDER': 'P'
})

print(df)

方案2：全局指定列替换（适用于多列替换场景）

如果需要同时对多列执行替换规则，可以用嵌套字典指定列与对应替换逻辑，此时无需开启regex=True：

df.replace(
    to_replace={
        'Type': {'R_NEW': 'N', 'R_Change': 'C', 'RSD_MOVE': 'M', 'PREORDER': 'P'}
    },
    inplace=True
)

运行结果 #

执行修正后的代码，输出与预期一致：

Type   Name  Status
0    N   Rani  CHANGE
1    C   Venu    WAIT
2    P  Kiran    WAIT

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Madhu