Question

这是测试代码

df1 = pd.DataFrame({'Country':['U.S.A.']})
df2 = df1.copy()
df3 = df1.copy()

def replace1(df, col, mapVals):
    df = df.replace({col: mapVals})

def replace2(df, col, mapVals):
    return df.replace({col: mapVals})

def replace3(df, col, mapVals):
    df.replace({col: mapVals}, inplace=True)

replace1(df1, 'Country', {'U.S.A.':'USA'})
df2 = replace2(df2, 'Country', {'U.S.A.':'USA'})
replace3(df3, 'Country', {'U.S.A.':'USA'})

print(df1)
print(df2)
print(df3)

df1产生"U.S.A."，而df2和df3产生"USA"

我不明白为什么在DataFrame函数中设置replace1()无效。 replace2()实际上与replace1()一样吗？

我是DataFrame的新手。请指出我的愚蠢。

Answer 1

在功能replace1中，您将df.replace({col: mapVals})的输出设置为一个具有相同名称的新变量：df。也就是说，您不会更改作为输入提供的原始对象的值。

本质上，这就是您正在做的事情：

def replace1(df, col, mapVals):
    temp = df.replace({col: mapVals})
    df = temp      # Creating a variable that will overwrite the original input variable

所以df不再是同一对象。

这是另一种选择，但是：

def replace1(df, col, mapVals):
    df.iloc[:, :] = df.replace({col: mapVals})

Answer 2

在replace1中，您必须返回df（类似于replace2），因为您的更改不是就地完成的（就像您对replace3所做的那样）。

def replace1(df, col, mapVals):
    df = df.replace({col: mapVals})
    return df

调用它时，您需要捕获返回的对象（请参阅here中的返回值）

df1 = replace1(df1, 'Country', {'U.S.A.':'USA'})

replace2（）是否与replace1（）有效吗？

不。 replace2使用return返回修改后的值。虽然return 1仅进行更改（df.replace），但不会返回更改后的DataFrame。

为什么函数中的DataFrame.replace（）不会更改输入DataFrame

2 个答案: