DF.Replace调用不会更改原始数据框架

Question

使用pd.DataFrame.replace，我一直在试图弄清为什么我更换的值还原回他们的原始值时，当我替换另一列中的另一个集合时。您如何在下面的替代品永久性？

titanic.replace({'Pclass' : 
                {3 : 'Lower Class', 
                 2 : 'Middle Class', 
                 1: 'Upper Class'}})

Answer 1

添加Inplace = true

titanic.replace({'Survived':(0:'False',1:'True')},inplace =True)

对于Kaggle Titanic Data，推荐map

d={0:'False',1:'True'}
titanic.Survived=titanic.Survived.map(d)

Answer 2

阅读df.replace文档：

DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, 
                       limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)

用value中给出的to_replace中给出的值。

---

返回：filled：NDFrame

除非您指定是这样。

，这不是现场操作。

titanic.replace({'Survived':(0:'False',1:'True')}, inplace=True)

或，将返回值分配回。

titanic = titanic.replace({'Survived':(0:'False',1:'True')})

不要尝试分配inplace=True时，因为df.replace返回None。

Answer 3

代码titanic.replace(...)创建A new DataFrame，然后返回。为了让Python记住此DataFrame，而不仅仅是摆脱它，您需要使用df = titatic.replace(...)将其分配给某物。这里的df可以是任何名称，包括 titanic;如果使用相同的名称，它将摆脱 old DataFrame，并从那时使用新的。