python替换dataframe pandas中所有列的多个值答案

【问题标题】：python replace multiple values from all columns in dataframe pandaspython替换dataframe pandas中所有列的多个值
【发布时间】：2021-09-05 14:36:39
【问题描述】：

社区！提前致谢。我是 Victor，下面是我的表格示例的链接。

下面是表格的代码：

d = {'1978': ['10k', '20000'],
    '1979': ['30k', '2M'],
    '1980': ['60000', '20k'],
    '1981': ['10000', '1M'],
    '1982': ['15000', '70k'],
    '1983': ['12k', '8M']}
df = pd.DataFrame(data=d)

实际上，我正在工作的那个有 60 列和 200 行。但是，它是相同的结构。

我的目标是为许多列的所有行替换“k”为“000”和“M”为“000000”。

所以输出应该是：

我很挣扎，尝试了很多事情。我真的被困住了。

如果有人可以与我分享代码以获得所需的输出，我将不胜感激。再次感谢社区！ :)

【问题讨论】：

标签： python pandas replace multiple-value

【解决方案1】：

您可以将pandas.DataFrame.replace 与字典一起用作参数和regex=True：

new_df = df.replace({'k':'000', "M": "000000"}, regex=True)

【讨论】：

天啊！！非常感谢，成功了！！我真的很感激！谢谢！！

【解决方案2】：

您好，一个快速的解决方案是将列转换为字符串，进行字符替换，然后转换回 int 或 float。这可以逐列完成：

import pandas as pd

d = {'1978': ['10k', '20000'], '1979': ['30k', '2M'], '1980': ['60000', '20k'], '1981': ['10000', '1M'], '1982': ['15000', '70k'], '1983': ['12k', '8M']}
df = pd.DataFrame(data=d)
for col in df.columns:
    df[col] = (
        df[col].astype(str)
        .str.replace("k", "000")
        .str.replace("M", "000000")
        .astype(int)
    )

或作为一个整体：

df = (
   df.astype(str)
   .str.replace("k", "000")
   .str.replace("M", "000000")
   .astype(int)
)

【讨论】：

嗨，塞尔格！！我实际上是在尝试准确地编写此代码！非常感谢您的时间和关注，它奏效了！！谢谢