在Python的pandas库中,可以使用replace()方法将数据框中的特定值范围更改为实际值。 replace()方法有多种用法,以下是其中几种常用的方式: 更改单个特定值: 代码语言:txt 复制 df.replace(to_replace=value_to_replace, value=new_value) 其中,to_replace是要替换的值,value是替换后的新值。
print("Results from the above operation calculated in %s seconds" %(pandas_time)) 或者使用pandas内置.replace() 函数执行相同的操作,如下所示: start_time = time.time() names['Ethnicity'].replace(['WHITE NON HISPANIC','WHITE NON HISP'], 'WNH', inplace=True) end_time = time.time() rep...
使用replace()函数,对values进行映射操作 Series替换操作replace() 单值替换 普通替换 s.replace(to_replace=2,value='two',inplace=True) 字典替换(推荐) s.replace(to_replace={2:'two'},inplace=True) 多值替换 列表替换 s.replace(to_replace=[1,5],value=['one','five']) 字典替换(推荐) s.repl...
#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...
降序排序 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。
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。 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部替换。
values 为数据框:同时对应数值和变量名称 import pandas as pd df = pd.read_excel('stu_data.xlsx') # 1.value为序列:当value的值等于匹配的值时,返回True,其余返回False。再把返回的列表传入数据表中,可以返回出目标值所对应的内容 # 1.1 匹配索引 ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')) df.fillna(value=0, inplace=True) df.to_excel('test.xlsx', index=False) 填充均值: import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx', engine='openpyxl')) print(df.values) df['...
'string': ['python','pandas','numpy']}) df[~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2.2. 替换 inf 和 -inf 成 NaN, 然后选择非空的行数据 用df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan),把正负无穷为空值np.nan ...
values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建 第一种:由列表或numpy数组创建 列表创建: Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'],name='Hello') ndarray创建 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) Series(a1,index=["a","b","c","d","e"],name='hello'...