python之仅当 "."是 python 数据框列中的唯一值时才替换

我有一个正在使用的数据框，其中缺失值用点 (.) 指定，我正在尝试用“Not_Given”替换缺失的数据。但是，其他一些列有“。”在作为较长字符串一部分的字符串中。我已经设置了一个迷你数据框来测试下面的替换方法:

test_df = pd.DataFrame({"a": ["1", "2", "3", "4", "5"], "b": ["1.0", "2.0", "3.0", "4.0", "5.0"], "c": ["a", "b", "c", ".", "a.b"]}) 
test_df 

打印出以下数据框:

我编写了以下代码来尝试替换单个“.”值(第 3 列的索引 3):

for col in ["a", "b", "c"]: 
    test_df[col] = test_df[col].str.replace(".", "Not_Given") 
 
test_df 

这将返回输出:

显然这是在替换每个“.”它在数据框中出现，因此值 1.0 被 1Not_Given0 替换。

我也试过下面的代码:

for col in ["a", "b", "c"]: 
    test_df[col] = test_df[col].str.replace("\.{1,1}", "Not_Given") 

仍然具有与上面相同的输出。

有没有办法只在只有“.”的情况下才替换？没有其他字符的值？

请您参考如下方法:

试试 Pandas replace功能:

test_df.replace({'.': 'Not_Given'}) 

结果:

   a    b          c 
0  1  1.0          a 
1  2  2.0          b 
2  3  3.0          c 
3  4  4.0  Not_Given 
4  5  5.0        a.b