pandas的替换和部分替换(replace) 在处理数据的时候,很多时候会遇到批量替换的情况,如果一个一个去修改效率过低,也容易出错。replace()是很好的方法。 源数据 1、替换全部或者某一行 replace的基本结构是:df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。 例如我们要将南岸改为城区: 将南岸...
df.drop_duplicates() 删除重复的数据。实例 # 删除包含缺失值的行或列 df.dropna() # 将缺失值替换为指定的值 df.fillna(0) # 将指定值替换为新值 df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据...
replace()方法可以用于Pandas的DataFrame和Series对象,该方法支持多种替换模式,包括单一值替换、多重值替换,甚至可以使用正则表达式进行复杂模式的替换,其基本语法是df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')。to_replace参数指定要被替换的值,value参数指定替...
"0") #单个值的替换df["是否已婚"] = df["是否已婚"].replace("是", "1") #单个值的替换df["资产(万)"] = df["资产(万)"].replace({50:52,30:"35"}) # 字典 替换df["车产1"] = df["车产"].replace([0,1],["否","是"]) # 列表对应替换df["...
Pandas replace函数适用于批量替换的情况。基本语法：df.replace(Value_old,Value_new) 前面是需替换的值，后面是替换后的。函数会搜索整个DataFrame并将文档中所有的Value_old替换成了Value_new。原DataFrame是并没有改变的，改变的只是一个复制品，添加参数inplace=TRUE 可以改变原DataFrame。现在笔者将练习题的样式...
1.单值替换操作:df.replace(to_replace=替换的值,value='被替换的值') :df.to_replace={列标签:替换值} value='value'按照列指定某个值替换 2.多值替换:df.replace(to_replace={被替换的值:'值',被替换的值:'值'}) #多值替换 2.映射操作:就是自己创建一个映射关系表,比如字典,然后把要映射的值按...
使用Python处理数据,很多时候会遇到批量替换的情况,一个一个去修改效率过低,也容易出错,replace()是很好的方法。 1. Replace():中文理解为替换函数。适用于批量替换的情况。 2. 如何使用 2.1基本语法:df.replace(Value_old,Value_new) 前面是需替换的值,后面是替换后的值。原DataFrame是并没有改变的,改变的只是...
df["Chapter"].replace(regex=regex_list, value="") 1. 2. 3. 4. 结果与之前相同,但有一些差异使此方法更加清晰。 首先,如果有多个想要匹配的正则表达式,可以在列表中定义它们,并将其作为关键字参数传递给 replace 方法。 然后,只需要显式传递另一个关键字参数值来定义想要的替换值。 这样如果有人查看的...
df["Chapter"].replace(regex=regex_list, value="") 结果与之前相同,但有一些差异使此方法更加清晰。 首先,如果有多个想要匹配的正则表达式,可以在列表中定义它们,并将其作为关键字参数传递给 replace 方法。 然后,只需要显式传递另一个关键字参数值来定义想要的替换值。 这样如果有人查看的代码可能会很容易...
regex_list=[r"\d{,3}: ",r"The "]df["Chapter"].replace(regex=regex_list,value="") 结果与之前相同,但有一些差异使此方法更加清晰。首先,如果有多个想要匹配的正则表达式,可以在列表中定义它们,并将其作为关键字参数传递给 replace 方法。然后,只需要显式传递另一个关键字参数值来定义想要的替换值。这...