如何在 pandas 中一次應用或替換多個列？

Question

下面的代碼有效..

df['Forecast'] = df['Forecast'].apply(lambda x: '0' if x == '' else x)

df['Yield'] = df['Yield'].apply(lambda x: '0' if x == '' else x)

但是當我嘗試一起做時，它不起作用

to_change = ['Forecast', 'Yield']

df[to_change] = df[to_change].apply(lambda x: '0' if x == '' else x)

它給出了以下錯誤：

ValueError：Series 的真值不明確。 使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

如何在不為每一列編寫新代碼行的情況下同時執行這些功能（替換或應用）？

Answer 1

使用pandas.DataFrame.replace怎么樣？

to_change     = ['Forecast', 'Yield']
df[to_change] = df[to_change].replace(to_replace='', value='0')
#            or df[to_change].replace({'': '0'})

經測試。

---

插圖。 假設您將df定義如下

df = pd.DataFrame({
    '_else_'  : ['', '', ''],
    'Forecast': ['', 'y', 'o'],
    'Yield'   : ['k', '', 'm'],
})

IE

>>> df
  _else_ Forecast Yield
0                     k
1               y      
2               o     m

事實證明，做

>>> df[to_change] = df[to_change].replace({'': '0'})

已將df更改如下

>>> df
  _else_ Forecast Yield
0               0     k
1               y     0
2               o     m