Pandas / Python：替换多列中的多个值

Question

全部，我有一个包含190列和902行的分析csv文件。我需要从它的当前1-5个李克特缩放到0-4李克特缩放的几列（准确地说是18）中重新编码值。

我尝试过使用替换：

df.replace({'Job_Performance1': {1:0, 2:1, 3:2, 4:3, 5:4}}, inplace=True)

但是会抛出一个值错误：＆＃34;重叠键和值不允许替换＆＃34;

我可以使用map：

df['job_perf1'] = df.Job_Performance1.map({1:0, 2:1, 3:2, 4:3, 5:4})

但是，我知道必须有一种更有效的方法来实现这一点，因为这个用例是统计分析和统计软件的标准，例如SPSS

我已经回顾了StackOverFlow上的多个问题，但它们都不适合我的用例。 例如Pandas - replacing column values，pandas replace multiple values one column，Python pandas: replace values multiple columns matching multiple columns from another dataframe

连连呢？

Answer 1

您可以简单地从列中减去标量值，这实际上是您在此处所做的：

df['job_perf1'] = df['job_perf1'] - 1

另外，当您需要在18列上执行此操作时，我会构建18个列名称的列表，并立即从所有列中删除1：

df[col_list] = df[col_list] - 1

Answer 2

无需映射。这可以作为向量加法来完成，因为有效地，您正在做的事情是从每个值中减去1。这很优雅：

df['job_perf1'] = df['Job_Performance1'] - numpy.ones(len(df['Job_Performance1']))

或者，没有numpy：

df['job_perf1'] = df['Job_Performance1'] - [1] * len(df['Job_Performance1'])