使用 loc 命令替换值

有一个数据框，我需要replace值高于 512 时为 263。

因此，我首先使用此代码行来过滤索引：

df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int)

这是结果：

258     512
679     512
737     512
1234    512
Name: Fare, dtype: int64

这看起来不错！因为它过滤了值高于 512 的所有 4 行。 现在我需要用 263 替换这个值：

df.loc[df['Fare']>512]['Fare']=df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263},inplace=True)

但它不会改变我的数据框中的任何内容。 例如，当我搜索索引 737 时，我发现了以下内容：

df.iloc[737]

Result:

Age                                35
Fare                          512.329

因此，尽管有上述代码，票价并未更改为 263。

去除inplace = True option.

df.loc[df['Fare']>512]['Fare']=df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263})

或者干脆不分配。

df.loc[df['Fare']>512]['Fare'].astype(int).replace({512:263}, inplace=True)

来自替换文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html:

inplace : bool, 默认 False
如果为真，则到位。注意：这将修改该对象的任何其他视图（例如 DataFrame 中的列）。如果为 True，则返回调用者。

到目前为止，您正在就地修改数据框，但是赋值运算符=返回调用者，因此您正在使用原始值重写您的编辑。

EDIT

实际上在我的版本（pandas 0.24.0）中inplace = True它不返回任何内容，因此上面的粗体句子可能与版本相关（文档指的是 pandas 0.24.2）。

作为旁注，过滤数据.loc然后使用replace是多余的：.replace({512:263})仅转换值 512，无需在之前选择该值.loc.
如果你这样做：

df['Fare'].astype(int).replace({512:263}, inplace=True)

你会得到相同的结果。