Question

我对python（和pandas）很陌生，而且对于大型数据框我有一个替换任务，我无法找到解决方案。

所以我有两个数据帧，一个（df1）看起来像这样：

Id      Id      Id      
4954733 3929949 515674  
2950086 1863885 4269069 
1241018 3711213 4507609 
3806276 2035233 4968071 
4437138 1248817 1167192 
5468160 4726010 2851685 
1211786 2604463 5172095 
2914539 5235788 4130808 
4730974 5835757 1536235 
2201352 5779683 5771612 
3864854 4784259 2928288

包含所有＆＃39; old＆＃39;的其他数据帧（df2） id＆＃39;以及下一列中的相应新值（从1到20,000），看起来像这样：

Id       Id_new
5774290  1
761000   2
3489755  3
1084156  4
2188433  5
3456900  6
4364416  7
3518181  8
3926684  9
5797492  10
4435820  11

我想要做的是将df1中的所有ID（所有列）替换为来自Id_new的相应df2。理想情况下，在给定数据集大小的情况下，无需为每列执行merge或join？

结果应如下所示：df_new

Id_new  Id_new  Id_new
8        12     22
16       9      8
21       25     10
10       15     13
29       6      4
22       7      22
30       3      3
11       31     29
32       29     27
12       3      4
14       6      24

任何提示都会很棒，提前谢谢！

Answer 1

我认为您需要在replace创建的Series之前set_index：

print (df1)
         Id     Id.1     Id.2
0   4954733  3929949   515674 <-first value changed for match data
1   2950086  1863885  4269069
2   1241018  3711213  4507609
3   3806276  2035233  4968071
4   4437138  1248817  1167192
5   5468160  4726010  2851685
6   1211786  2604463  5172095
7   2914539  5235788  4130808
8   4730974  5835757  1536235
9   2201352  5779683  5771612
10  3864854  4784259  2928288

df = df1.replace(df2.set_index('Id')['Id_new'])
print (df)
         Id     Id.1     Id.2
0         1  3929949   515674
1   2950086  1863885  4269069
2   1241018  3711213  4507609
3   3806276  2035233  4968071
4   4437138  1248817  1167192
5   5468160  4726010  2851685
6   1211786  2604463  5172095
7   2914539  5235788  4130808
8   4730974  5835757  1536235
9   2201352  5779683  5771612
10  3864854  4784259  2928288

Python用其他数据帧中的值替换dataframe中的所有值

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