Question

我正在尝试逐行替换单个列值（现在使用整体数据帧替换来解决），如果单词列表不同，则替换单词列表。它们具有匹配的长度，因此索引应该起作用。

例如如果在列表一中为“朋友”，请在列表二中替换为“伙伴”。

data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
pd.DataFrame.from_dict(data)

numlist = [1,2,3]
abclist = ["z","x","y"]

for n in numlist:
pd.DataFrame.replace(n, abclist[numlist.index(n)])

出现错误：请帮助

TypeError                                 Traceback (most recent call 
last)
<ipython-input-12-4e44f23fd530> in <module>()
  6 
  7 for n in numlist:
----> 8     pd.DataFrame.replace(n,abclist[numlist.index(n)])
  9 DataFrame

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in 
replace(self, to_replace, value, inplace, limit, regex, method)
3790     def replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, 
limit=None,
3791                 regex=False, method='pad'):
->  3792         return super(DataFrame, 
self).replace(to_replace=to_replace,
3793                                               value=value, 
inplace=inplace,
3794                                               limit=limit,   
regex=regex,

TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type

Answer 1

通常，在使用数据框时，迭代并不是最好的方法。您可以改用pandas方法：

在您的情况下，您可以使用zip，然后使用replace，为替换创建字典。

开始数据框：

>>> df
   col_1 col_2
0      3     a
1      2     b
2      1     c
3      0     d

对于整个数据框替换：

my_dict = dict(zip(numlist, abclist))

df.replace(my_dict, inplace=True)

>>> df
  col_1 col_2
0     y     a
1     x     b
2     z     c
3     0     d

或用于单列替换（此处仅在col_1中替换）：

my_dict = dict(zip(numlist, abclist))

df['col_1'].replace(my_dict, inplace=True)

>>> df
  col_1 col_2
0     y     a
1     x     b
2     z     c
3     0     d

如何用列表中的for循环替换pandas数据框中的数据？

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1 个答案: