Python 在数据帧中使用正则表达式将所有数字（0和1除外）更改为0

我将把数据帧列中除1和0之外的任何数字更改为0。这是我的密码。但它不起作用

df2['AgDg'] = df2['AgDg'].replace(r'\[2-9]\d*', 0, regex=True)

这是数据帧的子集：

Index   value 
1        0
2        45
3        135
4        1
5        1

  Index   value 
    1        0
    2        0
    3        0
    4        1
    5        1

输出应该是这样的 这是数据帧的子集：

Index   value 
1        0
2        45
3        135
4        1
5        1

  Index   value 
    1        0
    2        0
    3        0
    4        1
    5        1

---

如果您的输入是数字，您可以

映射

值，使

1

变成

1

和所有其他值

0

。为此，我使用了

lambda

（内联）函数：

df2['AgDg'] = df2['AgDg'].map(lambda val:1 if val == 1 else 0)

这将把你的值变成整数，不管它们是什么数字。否则，您也可以使用注释中的

where

功能：

df2['AgDg'] = df2['AgDg'].where(df2['AgDg'] == 1, 0)

where（）

在这种情况下，当我们更新当前数据帧时，也可以“就地”进行更新，这意味着我们直接更新当前数据，而不是赋值。然后命令变为：

df2['AgDg'].where(df2['AgDg'] == 1, 0, True)

为了更清楚一点，还可以命名in参数（我建议，当使用比最常见的参数更多的参数来提高可读性时）：

让我们使用and
ne
。我们在所有非一个值上放置一个掩码：

df.assign(value=df.value.mask(df.value.ne(1),0))

或者像泰德·佩特罗建议的那样

df.assign(value=df.value.eq(1).mul(1))

输出：

   Index  value
0      1      0
1      2      0
2      3      0
3      4      1
4      5      1

为什么不
df2['AgDg']。其中（df2['AgDg']=='1'，'0'）
？您有str类型的列吗？数字是否嵌入其他字符串中？您的条目是整数还是字符串？它们是整数。如果它们是字符串和整数的组合，我该如何处理？@psidom，因此您的代码将替换除0和1到0之外的所有数字？代码将替换列中所有非
“1”的值
与
“0”
；由于
“0”
已经是
“0”
，所以逻辑上它与您需要的是一样的。如果您有整数，则使用数字
df2['AgDg']。其中（df2['AgDg']==1，0）
@Johanl，谢谢，我仍然不明白第二种解决方案是如何工作的。你能解释一下吗？我补充了一些解释。我希望这能让它更清楚？或者
df.value.eq（1）.mul（1）
。哪一种更快？@TedPetrou是的，速度几乎是原来的两倍。我喜欢。