pandas对象 replace方法没有在字典查找到的情况下替换为0

答案：

可以在 replace 方法中使用参数 to_replace 和 value 来实现这个功能。如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})

df.replace({'b': {'F': 0}}, inplace=True)

print(df)

结果为：

   a  b
0  1  A
1  2  B
2  3  C
3  4  D
4  5  E

在 replace 方法中，参数 to_replace 可以是一个字典，即需要替换的值和替换后的值的键值对。在上述代码中，我们将字典 `{'F': 0}` 传递给 to_replace 参数，表示将 'F' 替换成 0。但是，由于 df DataFrame 中并没有 'F' 这个值，因此不会发生任何替换。这里的参数 inplace=True 表示在原 DataFrame 上进行替换。

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pandas对象 replace方法替换制定列，没有在字典查找到的情况下替换为0

好的，我了解了您的要求。针对您的问题，您可以使用pandas库中的replace方法来替换指定列中没有在字典中查找到的值。具体操作如下：

首先，假设您有一个名为df的pandas数据框，其中包含一个名为col的列，您可以使用如下的语句来替换col列中的值：

df['col'].replace(to_replace=r'^((?!key1|key2).)*$', value=0, regex=True, inplace=True)

这个语句中，to_replace参数指定了一个正则表达式，用于匹配那些不在字典中的值。在本例中，我们使用了一个正则表达式来匹配那些不包含key1或key2的值。value参数指定了我们要将这些值替换成什么。在本例中，我们将这些值替换为0。regex参数指示replace方法使用正则表达式来查找要替换的值。最后，inplace参数指示replace方法就地修改数据框中的值，而不是返回一个新的数据框。

希望这个回答对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时提出。

pandas对象使用replace方法指定列通过字典转换，如果没有查找到，则用0替换

可以使用如下代码实现：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 定义字典用于指定列的转换
replace_dict = {'a': 1, 'b': 2}

# 使用 replace 方法指定列通过字典转换，并用 0 替换不存在的值
df['A'] = df['A'].replace(replace_dict).fillna(0)

print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  d
1  2  e
2  0  f