在pandas中进行条件替换

Question

我有一个跨越数年的数据框，某些时候他们更改了种族的代码。因此，我需要根据年份重新编码值 - 这是同一数据框中的另一列。例如，1变成3，2变成3，3变成4等等：

old = [1, 2, 3, 4, 5, 91]
new = [3, 3, 4, 2, 1, 6]

这只针对1996年到2001年的数据进行处理，不得更改同一列（族裔）中其他年份的数值。为避免过多低效循环，我尝试了以下方法：

    recode_years = range(1996,2002)
    for year in recode_years:
        df['ethnicity'][df.year==year].replace(old, new, inplace=True)

但数据框中的原始值并未改变。 replace方法本身正确地替换并返回了新的值，但是在应用条件时，inplace选项似乎不会影响原始数据框。这对经验丰富的Pandas用户可能很明显，但肯定有一些简单的方法来代替遍历每个单独元素吗？

编辑（x2）：这里是另一种方法的示例，也没有起作用（“替换的长度必须等于系列长度”和“TypeError：数组不能安全地转换为所需类型”）：

oldNewMap = {1:2, 2:3}
df2 = DataFrame({"year":[2000,2000,2000,2001,2001,2001],"ethnicity":[1,2,1,2,3,1]})
df2['ethnicity'][df2.year==2000] = df2['ethnicity'][df2.year==2000].map(oldNewMap)

编辑：看起来这似乎是安装/版本特定的问题，因为在我的另一台电脑上它可以正常工作。

- hmelberg

Answer 1

也许用另一种方式会更简单:

oldNewMap = {1: 3, 2: 3, 3: 4, 4: 2, 5: 1, 91: 6}
df['ethnicity'][df.year==year] = df['ethnicity'][df.year==year].map(oldNewMap)

- BrenBarn

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谢谢！我尝试了这个以及类似的方法，但奇怪的是不管怎么试都失败了。Python提示说“数组无法安全地转换为所需类型”，因为它们的长度不相等。然而，实际上它们却是相等的。也许Panda使用整个数据帧的长度而不是使用np样式语法进行切片后创建的系列的长度？ - hmelberg

@user2040900：这对我有效。你使用的Pandas版本是什么？你能否编辑你的问题，展示一下当你尝试这个时会发生什么？ - BrenBarn

@user2040900：嗯，奇怪。在0.11dev中可以工作。你能否尝试使用df.ix[df.year==year, 'ethnicity']访问元素？ - BrenBarn

我在另一台电脑上尝试了一下，使用的是Python 2.7和Pandas 0.9.1，一切都正常。但是在另一台电脑上（同样的Python版本，更新的Pandas），相同的代码却出现了错误。可能是特定于该计算机/安装的问题。感谢您帮助我解决这个问题。 - hmelberg