pandas如何遍历多列并按条件批量替换DataFrame单元格数值

解决方案 #

你完全不需要手动遍历每一列每一行做替换，pandas内置的replace方法原生支持全表批量匹配替换，仅需两步即可完成需求：

1. 先定义映射关系字典：

value_map = {
    "1. No": 1,
    "2. Poor": 2,
    "3. Good": 3,
    "4. Excellent": 4
}

2. 直接对整个DataFrame执行替换：

LTs_support = LTs_support.replace(value_map)

如果需要确保最终列的类型为整数，可以再加一步类型转换：

LTs_support = LTs_support.replace(value_map).astype(int)

原代码失效原因说明 #

你写的iteritems()遍历逻辑存在两个问题：

• iteritems()返回的迭代元素是(列名, Series列对象)，你直接拿整个列对象和单个字符串做相等判断，结果永远为False，不会触发替换逻辑
• pandas的replace方法默认不是原地修改，需要将修改后的结果赋值回原变量/列才会生效

如果确实需要按列遍历实现，也可以参考下面的写法：

for col_name in LTs_support.columns:
    LTs_support[col_name] = LTs_support[col_name].map(value_map)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nadia Santos