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，应该如何实现？

您可以使用pandas.DataFrame.replace方法来指定一列使用字典进行转换，如果找不到则用0替换。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含数字和字母的DataFrame
data = {'col1': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义字典进行转换
dict_replace = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}

# 使用replace方法指定一列通过字典转换，如果没有查找到，则用0替换
df['col1'] = df['col1'].replace(dict_replace).fillna(0)

# 输出结果
print(df)

这将输出以下结果：

   col1  col2
0  10.0     1
1  20.0     2
2  30.0     3
3  10.0     4

在这个示例中，我们创建了一个包含数字和字母的DataFrame，然后定义了一个字典进行转换。最后，我们使用replace方法指定一列通过字典转换，如果没有查找到，则使用fillna方法用0进行替换。

相关问题

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

pandas对象使用replace方法指定列通过字典转换，如果没有查找到，则用字符串’null‘替换

您可以尝试如下代码实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': [1, 2, 3]})

# 创建一个字典映射，其中将'foo'替换为'FOO'，将'bar'替换为'BAR'，将'baz'替换为'BAZ'，将其他值替换为'null'
mapper = {'foo': 'FOO', 'bar': 'BAR', 'baz': 'BAZ', pd.np.nan: 'null', None: 'null'}

# 使用replace方法替换'A'列中的值
df['A'] = df['A'].replace(mapper)

# 显示替换后的结果
print(df)

输出结果：

     A  B
0  FOO  1
1  BAR  2
2  BAZ  3

在这个示例中，我们使用了pandas的DataFrame和replace方法，通过一个字典映射将'A'列中的字符串值转换为新的值。我们还使用了pandas库默认的null值pd.np.nan作为映射的key值，并将它们也映射为'null'字符串。