Question

所以我有一个非常简单的pandas脚本，可用来用其他值替换excel中的值。当我尝试替换数值时，有一个column（Fm）不起作用。列Fm dtype是对象。但是，当我尝试替换350值时，它只是行不通（在我的代码行中对此进行了评论），但其他所有内容都起作用。我无法将文件附加到stackoverflow上，并且由于在工作机器上而无法创建链接。有没有人看到过这种性质的问题？

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel("2.27.xlsm", encoding = "ISO-8859-1", dtype=object)
data.loc[data.F == 'DBD', 'F'] = 'BFD'
data.loc[data.Fm == '350', 'Fm'] = 'test' # this line does not work
data.loc[data.Fm == 'B25', 'F'] = 'BFD'
data.loc[data.Fm == 'B50', 'F'] = 'BFD'

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

Name: Fm, Length: 1521, dtype: object

-抱歉，我在下面开始了本问题的第二部分，因为第7-8行似乎对1-6取反？-----

嗨，我下面有一个示例脚本，该脚本在excel文件上运行。基本上是之后 第6行，我想过滤掉F列中包含BFD和SFD的行（我知道刚刚在上面的代码中分配了这些值，而且还有更多这些值存在于脚本之前的不同行中）。过滤之后，只需将第7-8行中的逻辑应用于数据帧。因此，从根本上来说，您可以使用pandas按列中的单元格值过滤出行，然后对未过滤出的内容应用逻辑，然后仅对所有内容进行不过滤（就像您要在excel中清除过滤器一样），并准备好我的数据框< / p>

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel("2.27.xlsm", encoding = "ISO-8859-1", dtype=object)
data.loc[data.F == 'DBD', 'F'] = 'BFD'
data.loc[data.F == 'DUB', 'F'] = 'BFD'
data.loc[data.F == 'DCD', 'F'] = 'SFD'
#Now I want to apply this logic and filter out any rows that have values of BFD or SF in column F and then apply to logic below (to not overwrite any work done above)
data.loc[data.Fm == 'B25', 'F'] = 'BFD'
data.loc[data.Fm == 'B50', 'F'] = 'BFD'

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

Answer 1

我在进行合并时也遇到类似的情况，我认为可能会发生的情况是，尽管列是一个对象，但是在进行比较时会单独考虑每个单元格。这意味着，如果要在列中使用混合数据类型或在列中使用混合数据类型，则需要在进行比较之前将该列（在这种情况下）设置为字符串。

尝试：

dafa.loc[:,'Fm'] = data.Fm.astype(str)

这会将您所有的单元格转换为字符串（例如350将为'350'）

然后：

data[data.Fm == '350', 'Fm'] = 'test'

仅供参考：我认为您在此cas中不需要.loc。

熊猫-数据类型对象-.loc对数字无效

1 个答案: