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我想替换包含多个分类的数据框中的某些值。

df = pd.DataFrame({'s1': ['a', 'b', 'c'], 's2': ['a', 'c', 'd']}, dtype='category')

如果我申请.replace单列，结果如预期：

>>> df.s1.replace('a', 1)
0    1
1    b
2    c
Name: s1, dtype: object

如果我对整个数据帧应用相同的操作，则会显示错误（简短版本）：

>>> df.replace('a', 1)
ValueError: Cannot setitem on a Categorical with a new category, set the categories first

During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError: Wrong number of dimensions

如果数据帧包含整数作为类别，则会发生以下情况：

df = pd.DataFrame({'s1': [1, 2, 3], 's2': [1, 3, 4]}, dtype='category')

>>> df.replace(1, 3)
    s1  s2
0   3   3 …

我想将动态加载的函数提交到 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor. 这是一个例子。其中module.py包含该功能。

# Content of module.py

def func():
    return 1

然后，剩下的就在file.py

# Content of file.py

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import multiprocessing
import importlib
from pathlib import Path
import inspect


def load_function_from_module(path):
    spec = importlib.util.spec_from_file_location(path.stem, str(path))
    mod = importlib.util.module_from_spec(spec)
    spec.loader.exec_module(mod)

    return mod


def func_top_level():
    return 2


if __name__ == '__main__':
    # Dynamically load function from other module.
    path = Path(__file__).parent / "module.py"
    func = dict(inspect.getmembers(load_function_from_module(path)))["func"]

    with ProcessPoolExecutor(2) as executor:
        future = executor.submit(func)
        future_ = executor.submit(func_top_level)

    # …