import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) # 定义一个函数来替换值 def replace_values(row): if row['A'] > 1: return row['A'] * 10 return row['A'] # 使用apply()函数应用替换逻辑 df['A'] = df.apply(repla...
print(df.sort_values(by='A', ascending=False)) # 按照A列降序排序 三、替换DataFrame中的数值Pandas提供了replace()方法来替换DataFrame中的数值。replace()方法有两种模式:全局替换和按条件替换。 全局替换replace()方法默认进行全局替换,即替换所有匹配的数值。可以通过指定to参数来指定要替换成的值。如果不指定...
使用numpy数组替换DataFrame值 、、、 我尝试使用numpy数组替换熊猫DataFrame中的数据(更准确地说,我希望将数据规范化,然后在现有的DataFrame中设置新列)。看起来是这样:new_values = np.random.rand(10,3)当然,我 浏览1提问于2018-11-19得票数 1 回答已采纳 1回答 在使用SimpleImputer .I之后,Dataframe成为...
替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 单值替换: 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换: to_replace={列标签:替换值} value='value' 1. 2. 多值替换: 列表替换: to_replace=[] value=[] 字典替换(推荐) to_replace={to_replace:value,to_replace:value} ...
.replace()方法比使用.loc[]方法快87%。如果数据很大，需要大量的清理，它将有效的减少数据清理的计算时间，并使pandas代码更快。最后，我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。如果想在一个命令中使用多个替换函数，这将是非常有用的。我们要用字典把每个男性的性别替换为BOY，把每个女性的性别替换为...
DataFrame.drop() 删除指定的行或列。 DataFrame.rename() 重命名行索引或列名。 DataFrame.set_index() 将指定列设置为索引。 DataFrame.reset_index() 重置索引。 DataFrame.sort_values() 按值排序。 DataFrame.sort_index() 按索引排序。 DataFrame.replace() 替换DataFrame 中的值。 DataFrame.append() 追加...
DataFrame.eq(other[, axis, level])类似Array.eq DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(other)Combine two DataFrame objects and default to non-null values in frame calling the method. ...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
'paris','roma',np.nan]} df = pd.DataFrame(data,columns=['name','city']) // replace col...
应用在DataFrame的每个元素中。# 计算数据的长度 def mylen(x): return len(str(x)) df.applym...