如何仅在DataFrame指定列中用列名替换指定字符串？

下面是几种针对DataFrame指定列将字符串"Yes"替换为对应列名的实用方法，仅作用于你指定的列，不会影响其他列：

方法1：使用applymap批量处理指定列 #

通过applymap遍历指定列的每个元素，判断并替换：

import pandas as pd

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['Yes', 'No', 'Yes'],
    'col2': ['No', 'Yes', 'Yes'],
    'col3': ['Yes', 'No', 'No']
})

# 定义需要处理的目标列
target_cols = ['col1', 'col2']

# 对目标列执行替换：将"Yes"替换为列名，其他值保持不变
df[target_cols] = df[target_cols].applymap(lambda x: x.name if x == 'Yes' else x)

方法2：使用replace结合列级替换规则 #

为每个目标列构造专属的替换字典，精准控制替换范围：

import pandas as pd

# 示例DataFrame同上，省略重复代码
target_cols = ['col1', 'col2']

# 生成替换规则：键为列名，值为该列的替换映射
replace_rules = {col: {'Yes': col} for col in target_cols}

# 执行替换操作
df = df.replace(replace_rules)

方法3：使用numpy.where逐列处理 #

逻辑直观，适合逐个列精细控制：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例DataFrame同上，省略重复代码
target_cols = ['col1', 'col2']

for col in target_cols:
    df[col] = np.where(df[col] == 'Yes', col, df[col])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rafael Bravo