Python 我可以用dataframe一次替换一些值吗？

现在我必须这样做：

df = pd.DataFrame({'column': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', '-']})
df['column'] = df['column'].str.replace('A', 'cat').replace('B', 'rabit').replace('C', 'octpath').replace('D', 'spider').replace('E', 'mammoth').replace('F', 'snake').replace('G', 'starfish')

但我认为这很长很难理解。

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您知道一个简单的解决方案吗？

您可以定义替换值的dict并调用传入dict的列，要处理不存在的值，您可以传递参数na_action='ignore'，这将返回NaN或None，因为您希望保留现有值。如果不存在，您可以调用并传递原始列：

In[60]:
df = pd.DataFrame({'column': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', '-']})
d = {'A':'cat','B':'rabit', 'C':'octpath','D':'spider','E':'mammoth','F':'snake','G':'starfish'}
df['column'] = df['column'].map(d, na_action='ignore').fillna(df['column'])
df

Out[60]: 
     column
0       cat
1     rabit
2   octpath
3    spider
4   mammoth
5     snake
6  starfish
7         -

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您可以定义替换值的dict并调用传入dict的列，要处理不存在的值，您可以传递参数na_action='ignore'，这将返回NaN或None，因为您希望保留现有值。如果不存在，您可以调用并传递原始列：

In[60]:
df = pd.DataFrame({'column': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', '-']})
d = {'A':'cat','B':'rabit', 'C':'octpath','D':'spider','E':'mammoth','F':'snake','G':'starfish'}
df['column'] = df['column'].map(d, na_action='ignore').fillna(df['column'])
df

Out[60]: 
     column
0       cat
1     rabit
2   octpath
3    spider
4   mammoth
5     snake
6  starfish
7         -

---

以下是另一种方法，使用：

输出：

    column
0       cat
1     rabit
2   octpath
3    spider
4   mammoth
5     snake
6  starfish
7         -

---

以下是另一种方法，使用：

输出：

    column
0       cat
1     rabit
2   octpath
3    spider
4   mammoth
5     snake
6  starfish
7         -

如果要设置默认值

 df['column']=df.column.apply(lambda x:mapper.get(x) if mapper.get(x) is not None else "pandas")

  df.column
  0        cat
  1      rabit
  2    octpath
  3     spider
  4    mammoth
  5     pandas
  6     pandas
  7     pandas

涉谷的格雷廷

如果要设置默认值

 df['column']=df.column.apply(lambda x:mapper.get(x) if mapper.get(x) is not None else "pandas")

  df.column
  0        cat
  1      rabit
  2    octpath
  3     spider
  4    mammoth
  5     pandas
  6     pandas
  7     pandas

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来自涉谷的greatings

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