Pandas -如何根据给定的非python字典更改列的值？

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用DataFrame来表示和操作数据。

要根据给定的非Python字典更改列的值，可以使用Pandas的replace()方法。replace()方法可以接受一个字典作为参数，将字典中的键值对应用于DataFrame中的列，将指定的值替换为新的值。

下面是一个示例代码，演示如何使用replace()方法根据给定的非Python字典更改列的值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'B': ['red', 'yellow', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个非Python字典，用于将'A'列的值替换为新的值
replace_dict = {'apple': 'fruit', 'banana': 'fruit', 'orange': 'fruit'}

# 使用replace()方法将字典中的键值对应用于'A'列
df['A'] = df['A'].replace(replace_dict)

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

       A       B
0  fruit     red
1  fruit  yellow
2  fruit  orange

在这个示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame，其中包含两列'A'和'B'。然后，我们定义了一个非Python字典replace_dict，将字典中的键值对应用于'A'列，将原来的水果名称替换为新的值'fruit'。最后，我们打印修改后的DataFrame，可以看到'A'列的值已经被成功替换。

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