使用pd.DataFrame.replace循环替换Pandas多列值未生效问题

Pandas的df.replace()方法默认不修改原DataFrame，而是返回一个替换后的新对象。你的代码里只是调用了replace，但没有将结果赋值回原数据框，也没有启用原地修改的参数，所以原df完全没变化。

有两种方式可以解决：

• 方式一：使用inplace=True参数，让replace直接修改原DataFrame
• 方式二：将replace的返回值重新赋值给df

方式一：原地修改（推荐） #

修改循环内的replace调用，加上inplace=True：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 2, 2],
                    'B': [5, 6, 7, 8, 9],
                    'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})


operators = { 'A':{ 0 : 2 } , 'B': { 5 : 8 }, 'C': None }
for keys, values in operators.items():
    if values is None:
        continue
    for existing, new in values.items():
        df.replace({keys: existing}, new, inplace=True)

方式二：重新赋值 #

把每次replace的结果赋值回df：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 2, 2],
                    'B': [5, 6, 7, 8, 9],
                    'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})


operators = { 'A':{ 0 : 2 } , 'B': { 5 : 8 }, 'C': None }
for keys, values in operators.items():
    if values is None:
        continue
    for existing, new in values.items():
        df = df.replace({keys: existing}, new)

更简洁的写法 #

其实不需要嵌套循环，直接过滤掉operators中值为None的项，然后一次性传给replace：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 2, 2],
                    'B': [5, 6, 7, 8, 9],
                    'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

operators = { 'A':{ 0 : 2 } , 'B': { 5 : 8 }, 'C': None }
# 过滤掉值为None的键值对
replace_map = {k: v for k, v in operators.items() if v is not None}
df.replace(replace_map, inplace=True)

执行后，df的A列0会变成2，B列5会变成8，和预期一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dollar Tune-bill