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。 1.基本结构:df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。 这样…
在pandas中,可以使用str属性来访问字符串操作函数。下面是一些常用的字符串操作函数: str.replace(old, new, count=None):将字符串中的指定子串old替换为new,可指定替换的次数count。 str.contains(pat, case=True, na=None, regex=True):判断字符串是否包含指定的模式pat,返回布尔值。 str.startswith(pat, ...
使用pandas 中 replace() 方法处理 这个方法非常简单直观,直接对所有数据进行全局替换。 这里需要注意的是,如果传入的是字符串,默认情况下 pandas 会进行完全匹配(exactly matching)。 因此设置 regex=TRUE,使用正则匹配进行替换。 除此之外,还可以对 Series 或具体单元格使用 replace() 方法。 根据不同的场景及需求...
- pandas 中可以轻松访问列名字等信息 上面这方法即使换另外一份数据,一句代码都不需要修改即可完成任务!! 你get 到了吗? 总结 - DataFrame.replace() ,整表查找替换 - 参数1 : 指定查找值 - 参数2(value): 替换的新值,可以用字典,用以不同列替换不同值 - 参数 regex: 正则表达式,可以做最灵活的查找替...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx', engine='openpyxl')) print(df['area']) df['area'].replace('北京', 'BJ', inplace=True) print(df['area']) df.to_excel('test1.xlsx', index=False) 替换所有:df.replace('北京', 'BJ', inplace=True) 0 北京 1...
pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。pandas是Python进⾏数据分析的必备⾼级⼯具。 pandas的主要数据结构是 Series(⼀维数据)与 DataFrame (⼆维数据),这两种数据结构⾜以处理⾦融、统计、社会科学、⼯程等领域⾥的...
【月神】提醒:这个是全匹配,不要加regex=True参数,不然你会后悔的! 运行结果如下图所示: 三、总结 大家好,我是Python进阶者。这篇文章基于粉丝提问,针对有一列编码为1,2,3,4的数据,如何将1批量换为“开心”,2批量换为“悲伤”这种字符替换的问题,盘点了6个Pandas中批量替换字符的方法,给出了具体说明和演示...
read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/6_handling_missing_data_replace/weather_data.csv') df 输出: 从上面的输出截图,可以看到有很多不合理的数据,这时可以用 replace () 函数来处理: new_df = df.replace([-99999, -88888], np.NaN) 输出: 这时,就还剩下 event 列里的 0 还没有改,...
您可以使用replace并将字符串传递给查找/替换为字典键/项: df.replace({'\n': ''}, regex=True) 例如: >>> df = pd.DataFrame({'a': ['1\n', '2\n', '3'], 'b': ['4\n', '5', '6\n']}) >>> df a b 0 1\n 4\n 1 2\...
pandas as pd >>> import numpy as np# 我本身对正则re模块也不熟悉,该函数的意思是# 将匹配到所有结果倒序排列,python [::-1]的功能# 确实的屌炸了>>> rep1 = lambda m : m.group(0)[::-1] >>> s4 = pd.Series(['foo 123', 'bar, baz', np.nan]) >>> s4.str.replace(r'[a-z]...