用字典替换熊猫系列中的值答案

【问题标题】：Replace values in pandas Series with dictionary用字典替换熊猫系列中的值
【发布时间】：2017-02-25 18:30:48
【问题描述】：

我想使用字典替换 pandas Series 中的值。我像这样关注@DSM 的accepted answer：

s = Series(['abc', 'abe', 'abg'])
d = {'b': 'B'}
s.replace(d)

但这没有效果：

0    abc
1    abe
2    abg
dtype: object

documentation 解释了DataFrames 所需的字典格式（即嵌套字典，其顶级键对应于列名），但我看不到任何特定于 Series 的内容。

【问题讨论】：

您需要分配回结果或传递参数inplace=True 例如s = s.replace(d) 或 s.replace(d, inplace=True)，几乎所有 pandas 操作都会返回一个副本，因此您要么想要分配回去，要么在支持的情况下传递 inplace=True
试试这个：s.replace(d, regex=True)
@EdChum, s.replace(d, inplace=True) - 没有做想要的替换 - 测试它...
@MaxU 那行得通-谢谢。隐藏的假设 - 我正在寻找正则表达式匹配 - 不是完全匹配。自己没有意识到。

【解决方案1】：

你可以使用regex=True参数来做到这一点：

In [37]: s.replace(d, regex=True)
Out[37]:
0    aBc
1    aBe
2    aBg
dtype: object

正如您已经拥有 found out yourself - 它是 RegEx 的替代品，它不会像您预期的那样工作：

In [36]: s.replace(d)
Out[36]:
0    abc
1    abe
2    abg
dtype: object

这是按预期工作的：

In [38]: s.replace({'abc':'ABC'})
Out[38]:
0    ABC
1    abe
2    abg
dtype: object

【讨论】：