Python：不允许使用重叠的键和值进行替换[重复]答案

【问题标题】：Python: Replacement not allowed with overlapping keys and values [duplicate]Python：不允许使用重叠的键和值进行替换[重复]
【发布时间】：2018-11-26 05:26:37
【问题描述】：

我正在尝试打乱输入数据帧中的值，将这些新值存储到字典中，然后通过将输入数据帧值替换为其字典映射来获取输出数据帧。

但是，我收到“不允许使用重叠的键和值替换”错误。

这是我的代码示例：

in_df = ['A','B','C']
in_df = pd.DataFrame(in_df,columns=['Alphabets'])
df_temp = in_df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
df_temp = df_temp.rename(columns={'Alphabets':'sample'})
mask_dict = dict(zip(in_df['Alphabets'], df_temp['sample']))
out_df= in_df.replace({'Alphabets': mask_dict})

in_df 如下所示：

Alphabets
A
B
C

mask_dict 看起来像这样：

{'A': 'C', 'B': 'A', 'C': 'C'}

我希望 out_df 看起来像这样：

Alphabets
C
A
C

我找到了办法！

df_temp = in_df.stack().unique()
df_temp = pd.DataFrame(df_temp, columns=['Alphabets'])
df_temp1 = df_temp.sample(n=df_temp.size, random_state=123)
mask_dict = dict(zip(df_temp['Alphabets'], df_temp1['Alphabets']))
out_df = in_df.applymap(mask_dict.get)

【问题讨论】：

replace 所做的是将每个替换按顺序应用于整个数据框——或者，当你给它一列时，整个系列。字典具有任意顺序。它可能会将所有As 替换为Cs，然后将所有Bs 替换为As，然后将所有Cs 替换为Cs，为您提供所需的输出，或者它可能首先替换所有Bs，然后是Cs，然后是As，给你所有Cs。
更重要的是，您尝试将C 替换为C 这意味着您实际上并不是在寻找replace，而是在寻找通过字典映射值的东西，喜欢map。
@abarnert，虽然这似乎是replace 的预期用途（和要求），但它是否记录在任何地方？ docs 方法比较稀疏。
AFAIK，文档只是说它真的很复杂，所以你应该尝试一下，这……可能会更好。他们清楚地希望你能认出与str.replace 和re.sub 的相似之处（在多个地方提到过），但实际上并没有这么说。并且要了解 Pandas 中的所有其他方法，以便您可以通过消除过程来确定何时需要它……
@abarnert 我在这里使用字典的原因是因为我希望输出保持不变，在这种情况下 ['C','A','C']，无论多少次我运行代码。使用地图，我将不断获得每次运行的随机输出。我希望随机生成字典，但希望使用字典为每次运行获取相同的输出数据帧。

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

虽然我无法解释您的错误，但您可以改用 pd.DataFrame.applymap：

out_df = in_df.applymap(mask_dict.get)

这种方法也应该比pd.DataFrame.replace 更有效，后者在与字典一起使用时会产生很大的开销。

如果只需要替换单个系列中的值，可以使用pd.Series.map：

out_df = in_df.copy()
out_df['Alphabets'] = out_df['Alphabets'].map(mask-dict)

【讨论】：

无论我运行多少次代码，我都希望输出保持不变，在本例中为 ['C','A','C']。使用地图，我将不断获得每次运行的随机输出。我希望随机生成字典，但想使用字典为每次运行获取相同的输出数据帧。
I want the dictionary to be generated randomly, but want to use the dictionary to get the same output dataframe for each run. 你的说法自相矛盾。如果你的字典改变了，你的输出也会改变。