使用pandas DataFrame重命名列值

Question

在我的数据框中的一列中，我有五个值：

1,G,2,3,4

如何使所有"G"的名称更改为1

我尝试过:

df = df['col_name'].replace({'G': 1})

我也尝试了：

df = df['col_name'].replace('G',1)

"

实际上，“G”是1（我不知道为什么会有混合命名）

编辑：

使用以下内容可以正常工作：

"

df['col_name'] = df['col_name'].replace({'G': 1})

- tbone

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你不会有重复的列名吗？你想要那样做吗？ - user3483203

df['col_name'].replace({'G': 1}) 是正确的做法。您只需要适当地将其重新分配给数据框。 df['col_name'] = df['col_name'].replace({'G': 1}) 或者 df.update(df['col_name'].replace({'G': 1})) 或者 df = df.assign(col_name=df['col_name'].replace({'G': 1})) - piRSquared

Answer 1

如果我正确理解您的问题，您正在尝试更改列中的值而不是列名本身。

鉴于您那里有混合数据类型，我假设该列的类型为object，因此数字被读取为字符串。

df['col_name'] = df['col_name'].str.replace('G', '1')

- addicted

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“df['col_name'].replace({'G': 1})”这种方法应该是可行的，没有什么特别之处。“df['col_name'].str.replace('G', '1')”也没有更好的效果。问题出在将值重新赋回到数据框时出错了。 - piRSquared

我认为这不会解决问题。我手动检查了一下，df['col_name'].replace({'G': 1}) 也很好用。 - MNA

Answer 2

你可以尝试以下代码行：

df.replace('G', 1, inplace=True)

- omkar

Answer 3

使用numpy

import numpy as np

df['a'] = np.where((df.a =='G'), 1, df.a)

- Duncan

Answer 4

你可以尝试这个，假设你的数据是这样的：

ab=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,'G',5]})

然后你将把它替换为：

ab1=ab.replace('G',4)

- PYPA_AI