Post 更新 pandas dataframe .replace 函数踢出错误

Question

我有一些代码可以完全满足我的需要。

port_for_SA_df['Price'] = port_for_SA_df['Price'].replace(0,port_for_SA_df['Invested Amount']
                          /(port_for_SA_df['Units']*product_list_grouped_wo_barriers['Multiplier']))

因此，用基于其他列值的公式替换了我的价格列中的任何 0 值。

更新后使用pandas 1.3.5

和运行相同的代码我收到此警告

"Series.replace 不能使用 dict-value 和非 None to_replace"

我已经在网上搜索过了，但看不出我需要更改什么才能让它再次运行

Answer 1

尝试使用应用：

port_for_SA_df['Price']  = port_for_SA_df.apply(
    lambda x: x['Price'] if x['Price'] != 0 else x['Invested Amount']/(x['Units']*x['Multiplier']),axis =1 )

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python

pandas

replace