to_replace：被替换的值value：替换后的值inplace：是否要改变原数据，False是不改变，True是改变，默认是Falselimit：控制填充次数regex：是否使用正则,False是不使用，True是使用，默认是Falsemethod：填充方式，pad,ffill,bfill分别是向前、向前、向后填充创建一个df：values_1 = np.random.randint(10, size=10)v...
replace() 函数:替换元素,使用replace()函数,对values进行映射操作 DataFrame替换操作 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' df.replace(to_replace=5,value='five')# 把值为5的元素值替换为five 多值替换 列表...
replace()函数:替换元素 map()函数:新建一列,最重要 rename()函数:替换索引 (1)replace()函数:替换元素 使用replace()函数,对values进行替换操作 index = ["张三","张三丰","李白","杜甫"] columns = ["Python","Java","H5","UI"] data = np.random.randint(0,100,size=(4,4)) df = pd.DataF...
#按列指定单值替换df.replace(to_replace={0:7}, value='seven') 多值替换 #字典替换(推荐使用)df.replace(to_replace={7:"seven",40:"四十"})#列表替换df.replace(to_replace=[7,40],value=['seven','四十']) 映射操作 map map是Series的方法,只能被Series调用 概念:创建一个映射关系列表,把values...
第一行是索引index的内存情况,其余是各列的内存情况。 5. replace 顾名思义,replace是用来替换df中的值,赋以新的值。 用法: DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad') 参数解释: to_replace:被替换的值 value:替换后的值 inplace:是否要...
不带行索引导出df.to_csv('filename.csv', index=False)# 以Excel格式导出, 不带行索引导出data.to_excel('filename.xlsx', index=False)# 导出Json格式data.to_json('filename.json', orient='records') # 以SQL格式导出data.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)
sort_index() # 按列名对列进行排序,ascending=False 降序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) 值排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 按值对Series进行排序,使用order(),默认空值会置于尾部 s = pd.Series([4, 6, np.nan, 2, np.nan]) s.order() df.sort_values(by...
df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > ...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
df["手机号码"] = df["手机号码"].str.slice_replace(3,7,"*"*4) 输出: df["地址"].str.extract("([\u4e00-\u9fa5]+)") 输出: 行/列操作 数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_i...