这些函数可以在pandas中直接调用,对字符串进行各种操作。例如,可以使用str.replace函数将字符串中的某个子串替换为另一个子串: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df ...
df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 结果如下: ⑪ replace:将指定位置的字符,替换为给定的字符串 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["身高"].str.replace(":","-") 结果如下: ⑫ replace:将指定位置的字符,替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表...
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.repl…
print("Replace values using .loc[]: {} sec".format(pandas_time)) 第二种方法是使用panda的内置函数.replace(),如下所示: start_time = time.time() names['Gender'].replace('female', 'FEMALE', inplace=True) end_time = time.time() replace_time = end_time - start_time print("Time usin...
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…
2.2 延伸用法：df.replace(Value_old, Value_new, inplace=TRUE)。这种方式下，原DataFrame将会发生改变。3. 总结 3.1 本文介绍了pandas包中replace()函数的基本用法。3.2 对df.replace(Value_old, Value_new)和df.replace(Value_old, Value_new, inplace=TRUE)两种用法进行了区分。
python pandas replace函数 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。
字符,没有匹配到一个>>> s4.str.replace('f.', 'ba', regex=False) 0 foo 1 fuz 2 NaN dtype: object# 我们也可以将第二个参数定义为函数>>> import 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...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.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) ...
df['col4'] = df['col1'].replace(1, '开心').replace(2, '悲伤').replace(3, '难过').replace(4, '泪目') df 1. 2. 得到的结果如下所示: 方法四:【dcpeng】解答 这个方法是基于apply()函数,代码如下所示: def get_value(s):