python - DataFrame.替换为嵌套字典

Question

我有一个巨大的 Dataframe，其中有很多条目需要更改。因此，我创建了一个翻译字典，其结构如下:

{'Data.Bar Layer': {'1': 0,
  '1.E': 21,
  '2': 13,
  '2.E': 22,
  '3': 14,
  '3.E': 24,
  '4': 15,
  '4.E': 23,
  'B': 16,
  'CL1': 1,
  'CL2': 2,
  'CL2a': 6,
  'CL3': 3,
  'CL3a': 4,
  'CL4': 5,
  'E': 18,
  'L1': 7,
  'L2': 8,
  'L2a': 12,
  'L3': 9,
  'L3a': 10,
  'L4': 11,
  'T': 17,
  'T&B': 19,
  'T+B': 20},
 'Data.Bar Type': {'N': 0, 'R': 1},
 'Data.Defined No. Bars': {'No': 0, 'Yes': 1},
 'Data.Design Option': {'-1': 0, 'Main Model': 1},...}

screenshot of the dictionaries print representation

第一个键对应于数据框列，第二个键对应于需要更改的值，例如在 Data.Bar Layer 列中，所有 '1' 都应为 0。This is how the documentation of pandas.dataframe.replace states the dictionary to look like 但是，必须多次交换相同的值，这(我猜)会导致错误:

Replacement not allowed with overlapping keys and values

Here is a snippet of the Dataframe.是否有任何解决方法可以避免此错误？我尝试了一些使用 apply 和 map 的方法，但不幸的是它们没有用。

在此先感谢您和亲切的问候， 最大

Answer 1

可能有更 pythonic 的方式，但这段代码对我有用；

for col in your_dict.keys():
    df[col].replace(your_dict[col], inplace=True)