Python 替换dataframe中的特定列值

数据帧看起来像：

df = pd.DataFrame({'Tissues':['a1','x2','y3','b','c1','v2','w3'], 'M':[1,2,'a',4,'b','a',7]})
df.set_index('Tissues')

如何将列

M

中的所有

a

s替换为特定值2，并将所有

b

s替换为3

我试过：

         M
Tissues   
a1       1
x2       2
y3       a
b        4
c1       b
v2       a
w3       7

，但这将

replace_values

中键以外的其他值更改为

NaN

：

replace_values = {'a':2, 'b':3}
df['M'] = df['M'].map(replace_values)

我知道我能做到

  Tissues    M
0      a1  NaN
1      x2  NaN
2      y3  2.0
3       b  NaN
4      c1  3.0
5      v2  2.0
6      w3  NaN

但是，我是否可以为a、b等有效地执行此操作，而不是逐个执行？

使用：

输出：

df = pd.DataFrame({'Tissues':['a1','x2','y3','b','c1','v2','w3'], 'M':[1,2,'a',4,'b','a',7]})
df.set_index('Tissues')

replace_values = {'a':2, 'b':3}

df['M'] = df['M'].replace(replace_values)

使用：

输出：

df = pd.DataFrame({'Tissues':['a1','x2','y3','b','c1','v2','w3'], 'M':[1,2,'a',4,'b','a',7]})
df.set_index('Tissues')

replace_values = {'a':2, 'b':3}

df['M'] = df['M'].replace(replace_values)

---

通过添加

fillna

>>> df
  Tissues  M
0      a1  1
1      x2  2
2      y3  2
3       b  4
4      c1  3
5      v2  2
6      w3  7

---

通过添加

fillna

>>> df
  Tissues  M
0      a1  1
1      x2  2
2      y3  2
3       b  4
4      c1  3
5      v2  2
6      w3  7

---

使用

df.替换

df['M'] = df['M'].map(replace_values).fillna(df.M)
df
  Tissues    M
0      a1  1.0
1      x2  2.0
2      y3  2.0
3       b  4.0
4      c1  3.0
5      v2  2.0
6      w3  7.0

结果:

replace_values = {'a':2, 'b':3}
df = df.replace({"M": replace_values})

使用
df.替换

df['M'] = df['M'].map(replace_values).fillna(df.M)
df
  Tissues    M
0      a1  1.0
1      x2  2.0
2      y3  2.0
3       b  4.0
4      c1  3.0
5      v2  2.0
6      w3  7.0

结果:

replace_values = {'a':2, 'b':3}
df = df.replace({"M": replace_values})

您自己的解决方案非常好，只是错过了
fillna
，将最后一行替换为：
df['M']=df['M'].map（替换_值）。fillna（df['M']）
您自己的解决方案非常好，只是错过了
fillna
，将最后一行替换为：
df['M']=df['M'].map（替换_值）。fillna（df['M']）