DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad') 参数说明: to_replace:要替换的字符串或正则表达式。 value:替换后的新字符串。 inplace:是否在原DataFrame上进行替换,默认为False,即返回一个新的替换后的DataFrame。 limit:指定每列替换的次数上限。
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} 1...
以下是DataFrame类和replace()方法的类图: DataFrame+replace(old_value, new_value) 5. 序列图 以下是使用replace()方法替换DataFrame中值的序列图: replaceDataFrameUserreplaceDataFrameUser创建DataFrame调用replace方法替换值返回替换后的DataFrame 6. 结语 通过本文的介绍,相信初学者已经掌握了如何使用Python中的Pandas库...
在Python pandas DataFrame中交换值以清理数据的最佳方法是使用replace()函数。replace()函数可以用来替换DataFrame中的特定值。 具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 创建DataFrame对象:df = pd.DataFrame(data) 使用replace()函数替换特定值:df.replace(to_replace, value, inplace=T...
(14.3)使用fill_value填充 015,聚合操作 (15.1)DataFrame聚合函数 求和 平均值 最大值 最小值等 (15.2)多层索引聚合操作 016,数据合并concat 为方便讲解,我们首先定义一个生成DataFrame的函数: 示例: 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似 (16.1)简单级联 忽略行索引 ignore_index...
在replace(方法的参数中,我们传入了to_replace=r'^ba.$',表示要替换的值是以'ba'开头,然后是一个任意字符,最后是'ba'结尾的值。使用value='hello'参数来指定要替换成的新值,regex=True表示需要使用正则表达式来替换。 除了replace(方法,还可以使用DataFrame的map(方法来替换DataFrame中的值。map(方法可以接受一...
df['总分'].replace(310,'x',inplace=True) 将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。 df.replace(76,0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“76”替换为“0”。 df.replace([98,76,99],0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。
DataFrame集合操作 DataFrame作为一个表格数据,需要进行集合操作 空值操作 运算方法 运算说明 df.count() 统计每列的非空值数量 df.bfill() 使用同一列中的下一个有效值填充NaN df.ffill() 使用同一列中的上一个有效值填充NaN df.fillna(value) 使用value填充NaN值 df.isna()df.isnull()df.notna()df.not...
values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标...
1. 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: 2. 使用inplace = True更改源数据 将南岸改为城区 这样Python就会搜索整个DataFrame并将文档中所有的南岸替换成了城区(要注意这样的操作并没有改变文档的源数据,要改变源数据需要使用in...