使用loc命令替換值

Question

有一個數據框，我需要將512以上的值replace為263。

因此，我首先使用以下代碼行來過濾索引：

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

結果如下：

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

看起來不錯！ 因為它用512以上的值過濾了所有4行。現在我需要將此值替換為263：

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

但這並沒有改變我的數據框。 例如，當我搜索索引737時，我發現了這一點：

df.iloc[737]

結果：

Age                                35
Fare                          512.329

因此，盡管有上述代碼，票價仍未更改為263。

Answer 1

使用.loc您要使用[row, col]而不是[row][col] 。

嘗試：

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是布爾序列， .loc將僅將該序列中的行賦值為True到所需值。

Answer 3

刪除inplace = True選項。

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

或干脆不挑釁。

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

從replace docs中 ：

inplace：bool，默認為False
如果為True，則到位。 注意：這將修改此對象上的任何其他視圖（例如，DataFrame中的列）。 如果為True，則返回調用方。

現在，您正在就地修改數據框，但是賦值運算符=返回調用者，因此您將用原始值重寫您的編輯。

編輯

實際上，在我的inplace inplace = True版本（pandas 0.24.0）中，它不會返回任何內容，因此上面的粗體字可能與版本有關（文檔引用了pandas 0.24.2）。

附帶說明一下，使用.loc過濾數據然后使用replace是多余的： .replace({512:263})將僅轉換值512，而無需在使用.loc之前選擇該值。
如果您這樣做：

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

您得到相同的結果。