这段代码 df.replace({'b': '.'}, {'b': np.nan}) 在 Pandas 中的作用是进行值替换：

1. df.replace(): 这是 Pandas 中的 replace() 方法，用于替换 DataFrame 中的值。

2. 第一个字典 ({'b': '.'}): 这是一个映射，表示要替换的值：

   • 'b': 这是要被替换的列名。
   • '.': 这是要替换的旧值。也就是说，在列 'b' 中，所有的 . 会被替换成新值。

3. 第二个字典 ({'b': np.nan}): 这是另一个映射，表示替换成的目标值：

   • 'b': 还是指列名 'b'。
   • np.nan: 这是替换成的值，表示缺失值（NaN）。

整体操作：

该代码表示：在 DataFrame 中，列 'b' 中所有值为 . 的元素会被替换成 np.nan（即缺失值）。

示例：

假设你有一个 DataFrame 如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': ['.', 'x', '.']
})

# 使用 replace() 方法替换
df = df.replace({'b': '.'}, {'b': np.nan})

print(df)

输出：

   a    b
0  1  NaN
1  2    x
2  3  NaN

解释：

• 在列 'b' 中，所有的 . 被替换成了 np.nan，表示缺失值。
• 其他的值（如 x）保持不变。