如何将DataFrame中n列的y3替换为3rd、y4替换为4th

原数据 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'x': [-17.7, -15.0, -12.5, -12.4],
    'y': [-0.785430, -3820.085000, 2.138833, 1.721205],
    'd': [0.053884, 0.085000, 0.143237, 0.251180],
    'n': ['y1', 'y4', 'y3', 'y3']
})

需求 #

将n列中所有y3替换为"3rd"，所有y4替换为"4th"，得到目标输出。

解决方案 #

方法1：使用replace方法（最简洁）

直接对目标列调用replace，传入替换字典即可完成批量替换：

df['n'] = df['n'].replace({'y3': '3rd', 'y4': '4th'})

执行后结果：

x            y         d    n
0   -17.7    -0.785430  0.053884   y1
1   -15.0 -3820.085000  0.085000  4th
2   -12.5     2.138833  0.143237  3rd
3   -12.4     1.721205  0.251180  3rd

方法2：使用map方法（适合扩展映射规则）

定义映射字典后，用map结合get方法保留未在映射中的原始值：

mapping = {'y3': '3rd', 'y4': '4th'}
df['n'] = df['n'].map(lambda x: mapping.get(x, x))

方法3：条件赋值（适合复杂筛选场景）

通过布尔索引定位目标行后逐一替换：

df.loc[df['n'] == 'y3', 'n'] = '3rd'
df.loc[df['n'] == 'y4', 'n'] = '4th'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peter M