Python中如何替换DataFrame指定列的特定值？

直接使用pandas内置的replace()方法即可完成目标值替换，不同场景的实现代码如下：

• 基础场景（目标值格式完全统一，无多余空格/类型差异）

# 假设你的DataFrame变量名为df
df['age'] = df['age'].replace("100 e pìu", 100)

• 兼容异常格式场景（单元格存在前后空白、数据类型不统一时使用，避免匹配失败）

# 先将列值转为字符串、去除首尾空白后再执行匹配替换
df['age'] = df['age'].astype(str).str.strip().replace("100 e pìu", 100)

• 后续数值类型转换（替换完成后如需做年龄相关的数值计算，可统一转为数值类型，无法转换的异常值会被标记为NaN）

df['age'] = pd.to_numeric(df['age'], errors='coerce')

• 替换结果校验：执行以下代码可确认是否存在未替换的残留条目

remaining_rows = df[df['age'] == "100 e pìu"]
print(f"未替换的条目数量：{len(remaining_rows)}")

数据集部分行样例截图

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Phan