Pandas DataFrame 替换不适用于 inplace=True

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas DataFrame 替换不适用于 inplace=True

【英文标题】：Pandas DataFrame replace does not work with inplace=True

【发布时间】：2019-05-07 03:57:50

【问题描述】：

在我的数据框列中，我将 6.3.5、1.8、5.10.0 等版本号保存为对象，因此很可能是字符串。我想删除没有任何内容的点，所以我得到 635、18、5100。我的代码想法是这样的：

for row in dataset.ver:
    row.replace(".","",inplace=True)

如果我不将 inplace 设置为 True，它会起作用，但我们想覆盖它并保护它。

【问题讨论】：

请展示您的数据框样本，这对提出解决方案很有帮助。此外，最好使用矢量化操作，而不是像你在纯 python 中习惯的那样的 for 循环。例如，熊猫中的矢量化解决方案如下所示： dataset['ver'].replace("[.]","", inplace=True, regex=True)。

【参考方案1】：

您正在遍历DataFrame 中的元素，在这种情况下，我假设它的类型为str（或者当您replace 时被强制转换为str）。 str.replace 没有 inplace=... 的参数。

你应该这样做：

dataset['ver'] = dataset['ver'].str.replace('.', '')

【讨论】：

df.col_name = 在现有列上可能有不良行为，而不是使用 df['col_name'] =

是的，我有这样的方式来匹配 OP 的风格，但我在你的评论中改变了它。

【参考方案2】：

cmets 中的 Sander van den Oord 指出的非常正确：

dataset['ver'].replace("[.]","", inplace=True, regex=True)

这是我们在 Pandas 中对列进行操作的方式，因为通常，Pandas 会尝试优化 for 循环。 Pandas 开发人员认为 for 循环是 Python 中逐行操作最不理想的模式（请参阅 here。）