根据字典替换整个数据框中的值

Question

我有一个大型数据框，我想根据字典更改其中的每个值。目前我正在使用一个循环：

for column in df.columns:
     df = df.replace({column: dictionary})

这可行，但速度很慢。这个单个 for 循环占用了我整个代码运行所需时间的大约 90%。有使用 loc、map 或 replace 的更快方法吗？

已经有很多其他类似的问题，但似乎几乎每个人都只是试图更改个别列而不是整个数据框。

我在 Windows 上使用带有 Python 3.9 的 Spyder。谢谢！

编辑：我找到了一种通过切换行和列来加快速度的方法。以前我有很多列和很少的行，现在它是另一种方式，代码要快得多。不过，有没有办法替换整个数据框中的值，而不仅仅是个别列？

Answer 1

Is there a way to replace values in the entire dataframe rather than just individual columns?

使用：

df = df.replace(dictionary)

Replacing values in entire dataframe based on dictionary