在python中，如何用特定值替换列的值？

我是新来的熊猫，我面临着更换的问题。因此，我创建了一个函数，它根据参数替换数据帧列的值。条件是它应该用一个值替换列的所有值，如下所示： 虽然我试图得到一个错误“长度不匹配”

    def replace(df,column,condition):
          for i in column:
              for j in condition:
                   df[i]=j
          return df
    column = ['A','C']
    condition = 11,34
    df
        A  B  C 
     0  12 5  1
     1  13 6  5
     2  14 7  7
    replace(df,column,condition)

my excepted output:

        A  B  C 
     0  11 5  34
     1  11 6  34
     2  11 7  34

---

使用key:value对，将条件和列转换为dict，解包并分配值

df.assign(**dict(zip(column, condition)))

---

使用key:value对，将条件和列转换为dict，解包并分配值

df.assign(**dict(zip(column, condition)))

---

编辑：我最初建议使用

apply

，但后来意识到这是不必要的，因为您忽略了系列中的现有值。这更简单，应该符合您的目的

例如：

import pandas as pd

data = [[12, 5, 1], [13, 5, 5], [14, 7, 7]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ["A", "B", "C"])

def replace(df, columns, values):
    for one_column, one_value in zip(columns, values):
        df[one_column] = one_value

    return df

print(replace(df, ["A", "C"], [11, 34]))

输出：

    A  B   C
0  11  5  34
1  11  5  34
2  11  7  34

---

编辑：我最初建议使用

apply

，但后来意识到这是不必要的，因为您忽略了系列中的现有值。这更简单，应该符合您的目的

例如：

import pandas as pd

data = [[12, 5, 1], [13, 5, 5], [14, 7, 7]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ["A", "B", "C"])

def replace(df, columns, values):
    for one_column, one_value in zip(columns, values):
        df[one_column] = one_value

    return df

print(replace(df, ["A", "C"], [11, 34]))

输出：

    A  B   C
0  11  5  34
1  11  5  34
2  11  7  34

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现在.apply（lambda：一个值）做什么？Ohh完成了，感谢它工作良好

apply

允许您使用序列的现有内容来计算新值。例如，如果要将序列中的每个数字乘以2，则此选项是合适的。在您的情况下，您不关心序列的现有内容，因此

apply

是一种过分的做法。感谢您的解释。现在做什么。apply（lambda:one_值）做什么？Ohh做得很好，感谢它工作正常

apply

允许您使用序列的现有内容来计算新值。例如，如果要将序列中的每个数字乘以2，则此选项是合适的。在您的情况下，您不关心本系列的现有内容，因此

apply

太过分了。谢谢您的解释