使用loc命令替换值

Question

有一个数据框，我需要将512以上的值replace为263。

因此，我首先使用以下代码行来过滤索引：

df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int)

结果如下：

258     512
679     512
737     512
1234    512
Name: Fare, dtype: int64

看起来不错！ 因为它用512以上的值过滤了所有4行。现在我需要将此值替换为263：

df.loc[df['Fare']>512]['Fare']=df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263},inplace=True)

但这并没有改变我的数据框。 例如，当我搜索索引737时，我发现了这一点：

df.iloc[737]

结果：

Age                                35
Fare                          512.329

因此，尽管有上述代码，票价仍未更改为263。

Answer 1

使用.loc您要使用[row, col]而不是[row][col] 。

尝试：

df.loc[df['Fare']>512, 'Fare']=df.loc[df['Fare']>512, 'Fare'].astype(int).replace({512:263},inplace=True)

Answer 2

有什么原因使您不只是在做

condition = df['Fare'].astype(int) > 512
df.loc[condition, 'Fare'] = 263

condition是布尔序列， .loc将仅将该序列中的行赋值为True到所需值。

Answer 3

删除inplace = True选项。

df.loc[df['Fare']>512]['Fare']=df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263})

或干脆不挑衅。

df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263}, inplace=True)

从replace docs中 ：

inplace：bool，默认为False
如果为True，则到位。 注意：这将修改此对象上的任何其他视图（例如，DataFrame中的列）。 如果为True，则返回调用方。

现在，您正在就地修改数据框，但是赋值运算符=返回调用者，因此您将用原始值重写您的编辑。

编辑

实际上，在我的inplace inplace = True版本（pandas 0.24.0）中，它不会返回任何内容，因此上面的粗体字可能与版本有关（文档引用了pandas 0.24.2）。

附带说明一下，使用.loc过滤数据然后使用replace是多余的： .replace({512:263})将仅转换值512，而无需在使用.loc之前选择该值。
如果您这样做：

df['Fare'].astype(int).replace({512:263}, inplace=True)

您得到相同的结果。