在进行 df['column'] = df['column'] 操作时避免重复写 df['column']。

Question

我甚至不知道应该如何表达，但在Python中有没有一种方式可以引用等于号前面的文本而无需再次编写它？

** 编辑 - 我正在Jupyter中使用python3。

我似乎花了一半的时间在编写以下代码：

df['column'] = df['column'].some_changes

有没有一种方法可以告诉Python我正在引用等号前面的部分？

例如，我会编写以下内容，其中<%仅表示对=之前文本（df ['column'] ）的引用。

df['column'] = <%.replace(np.nan)

- Tantable

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你正在使用IPython或Jupyter笔记本吗？ - user17242583

木星...总是木星，哈哈 - Tantable

你也许可以编写一个自定义的单元格魔法或者它们被称为什么...我会看看是否能够撰写一个答案。 - user17242583

@user17242583 谢谢，感谢你的帮助！不过不要费太多力气。我真的以为这个已经存在了。 - Tantable

没有，据我所知。 - user17242583

Answer 1

你正在寻找“原地”方法。 我相信你可以将`inplace=True`作为参数传递给pandas中的大多数方法。

因此，它可能看起来像这样：

df['column'].replace(np.nan, inplace=True)

编辑

您也可以执行以下操作：

df["computed_column"] = df["original_column"].many_operations

这样，您仍然可以在以后访问原始数据。 并一次性完成所有需要的操作，而不是保存每个步骤。

inplace不是默认值的优点之一是，如果您正在执行一批操作，并且其中某个操作失败了，您的数据不会被破坏。

- mnzbono

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是的，说得好！你是对的，它可以在很多情况下工作，但并不是所有情况都适用 :) - Tantable

我认为这是不可能实现的。数学运算可以像 df['a'] *= 5 这样做。 - Bricam

我添加了一条说明，为什么默认情况下不使用原地修改实际上会有帮助。 - mnzbono