python - Pandas 'replace' 如何在 'loc' 之后工作？

Question

我已经尝试了很多次，但是在使用“loc”之后，“replace”似乎无法正常工作。 例如，我想将“conlumn_b”替换为“conlumn_a”值为“apple”的行的正则表达式。

这是我的示例代码:

df.loc[df['conlumn_a'] == 'apple', 'conlumn_b'].replace(r'^11*', 'XXX',inplace=True, regex=True)

例子:

conlumn_a       conlumn_b
apple           123
banana          11
apple           11
orange          33

我对“df”的预期结果是:

conlumn_a       conlumn_b
apple           123
banana          11
apple           XXX
orange          33

有人遇到过这个问题，需要在 'loc' 之后用正则表达式 'replace' 吗？

或者你们还有其他一些好的解决方案？

非常感谢您的帮助!

Answer 1

inplace=True 适用于应用 的对象。

当您调用 .loc 时，您正在对数据框对象进行切片以返回一个新对象。

>>> id(df)
4587248608

还有，

>>> id(df.loc[df['conlumn_a'] == 'apple', 'conlumn_b'])
4767716968

现在，在这个新切片上调用就地 replace 将应用替换操作，更新新切片本身，而不是原始切片。

---

现在，请注意，您正在 int 的列上调用 replace，但不会发生任何事情，因为正则表达式有效在字符串上。

以下是我为您提供的解决方法。根本不要使用正则表达式。

m = df['conlumn_a'] == 'apple'
df.loc[m, 'conlumn_b'] = df.loc[m, 'conlumn_b'].replace(11, 'XXX')

df

  conlumn_a conlumn_b
0     apple       123
1    banana        11
2     apple       XXX
3    orange        33

或者，如果您需要基于正则表达式的替换，那么 -

df.loc[m, 'conlumn_b'] = df.loc[m, 'conlumn_b']\
           .astype(str).replace('^11$', 'XXX', regex=True)

尽管如此，这会将您的列转换为对象列。