Python 在数据帧中，如何用元素y替换所有元素x？

我有一个大数据框

df

，14列*800行。独立地，我有一个包含两列的文件（假设包含这些条目）：

我想搜索数据框

df

，并用右列同一行中的对应元素替换左列中出现的所有值-意味着，无论我在数据框中找到“car”作为条目，我都将其替换为“one”，无论我在哪里找到“bus”，我都将其替换为“two”，等等。我找到了熊猫的dunctions.replace和.isin，但我缺乏将它们组合起来的技能

谁能告诉我如何在数据帧中进行替换

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建议的解决方案：

将（汽车、公共汽车、自行车等）和（一、二、三等）列读入numpy数组列表，例如（汽车、公共汽车、自行车等）读入旧列表，将（一、二、三等）读入新列表。例如，这在pandas pd.read_fwf中是可行的。然后可以使用“替换”功能的便捷功能：

df.replace(to_replace=list_old, value=list_new, inplace=True)

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这就成功了！请注意，它还负责按索引进行匹配（list_old[n]替换为list_new[n]）

例如，您将文件加载到数据帧

df1

。首先使用它生成映射：

mapping = dict(df1[['col1', 'col2'].values)

或者

现在调用

df。在实际数据帧上替换
，比如说
df2
：

df2.replace(mapping)

或者，您可以使用
df.map
-将不匹配项转换为
NaN

df2.map(mapping)

我想您可以通过
系列
创建：

或通过
命令
：

df = df.replace(df.set_index('col1')['col2'].to_dict())

样本：

df = pd.DataFrame({'col1':['car','bus','bike'],
                   'col2':['one','two','three'],
                   'col3':['car','bike','bike']})
print (df)
   col1   col2  col3
0   car    one   car
1   bus    two  bike
2  bike  three  bike

df = df.replace(df.set_index('col1')['col2'])
print (df)
    col1   col2   col3
0    one    one    one
1    two    two  three
2  three  three  three

或者
mapping=df1。设置索引（'col1'）['col2']
df = df.replace(df.set_index('col1')['col2'])

df = df.replace(df.set_index('col1')['col2'].to_dict())

df = pd.DataFrame({'col1':['car','bus','bike'],
                   'col2':['one','two','three'],
                   'col3':['car','bike','bike']})
print (df)
   col1   col2  col3
0   car    one   car
1   bus    two  bike
2  bike  three  bike

df = df.replace(df.set_index('col1')['col2'])
print (df)
    col1   col2   col3
0    one    one    one
1    two    two  three
2  three  three  three