Warunkowa wymiana w pandach

Question

Posiadam ramkę danych obejmującą kilka lat iw pewnym momencie zmieniły kody dla grupy etnicznej. Muszę więc przekodować wartości zależnie od roku - co jest kolejną kolumną w tej samej ramce danych. Na przykład od 1 do 3, 2 do 3, 3 do 4 i tak dalej:

old = [1, 2, 3, 4, 5, 91] 
new = [3, 3, 4, 2, 1, 6] 

i odbywa się to tylko w latach 1996 do 2001. Wartości dla innych lat w tej samej kolumnie (etniczna) musi nie być zmienionym. Mając nadzieję uniknąć zbyt wielu nieefektywnych pętli, próbowałem:

recode_years = range(1996,2002) 
    for year in recode_years: 
     df['ethnicity'][df.year==year].replace(old, new, inplace=True) 

Ale pierwotne wartości w ramie danych nie zmieniły się. Sama metoda replace zastąpiła i zwróciła poprawnie nowe wartości, ale opcja inplace wydaje się nie wpływać na oryginalną ramkę danych podczas stosowania warunkowego. Może to być oczywiste dla doświadczonych użytkowników Pand, ale z pewnością musi być jakiś prosty sposób na zrobienie tego zamiast pętli nad każdym elementem singel?

Edit (x2): Ona jest przykładem innego podejścia, które również nie działa („Długość zamienników musi być równa długości serii” i „Błąd typu: array nie można bezpiecznie oddanych do wymaganego typu”):

oldNewMap = {1:2, 2:3} 
df2 = DataFrame({"year":[2000,2000,2000,2001,2001,2001],"ethnicity":[1,2,1,2,3,1]}) 
df2['ethnicity'][df2.year==2000] = df2['ethnicity'][df2.year==2000].map(oldNewMap) 

Edycja: Wydaje się, że jest to problem związany z instalacją/wersją, ponieważ działa to dobrze na moim drugim komputerze.

Answer 1

To może być po prostu prościej zrobić to w inny sposób:

oldNewMap = {1: 3, 2: 3, 3: 4, 4: 2, 5: 1, 91: 6} 
df['ethnicity'][df.year==year] = df['ethnicity'][df.year==year].map(oldNewMap)