1. replace 单值转换,将Nan 替换成 -9999 df.replace(np.nan, -9999) 1. 多值转化,将想替换的元素放在一个 [ ] 里就行 df.replace([np.nan, 0], -9999) 1. 2. apply replace可以进行简单的数据替换,但如果想进行更为复杂的操作replace是无法完成的。 然而对DataFrame而言,apply是非常重要的数据处理方...
'bar',''],'B':['','baz','','qux']}df=pd.DataFrame(data)# 查看替换前的数据print("替换前的数据:")print(df)# 使用pandas的replace方法替换空字符串为Nonedf.replace("",None,inplace=True)# 查看替换后的数据print("替换后的数据:")print(df)...
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。
我有一个 Spark 1.5.0 DataFrame ,在同一列中混合了 null 和空字符串。我想将所有列中的所有空字符串转换为 null ( None ,在 Python 中)。 DataFrame 可能有数百列,因此我试图避免对每一列进行硬编码操作。
Pandas 将 None 和 NaN 视为本质上可以互换以指示缺失值或空值。为了促进这一约定,Pandas DataFrame 中有几个用于检测、删除和替换空值的有用函数: isnull() notnull() dropna() fillna() replace() interpolate() 使用isnull() 和 notnull() 检查缺失值 ...
TypeError: Cannot do inplace boolean setting on mixed-types with a non np.nan value 也不: >>> df.replace(np.nan, None) TypeError: cannot replace [nan] with method pad on a DataFrame 我曾经有一个只有字符串值的 DataFrame,所以我可以这样做: ...
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”。
不过,如果你需要手动处理(例如,转换NaN到None,尽管这在写入数据库时也会自动处理为NULL),可以这样做: python # 如果需要,可以将NaN转换为None(但通常不是必需的) df.replace({pd.np.nan: None}, inplace=True) 4. 将转换后的DataFrame写入数据库 使用pandas的to_sql方法将DataFrame写入数据库。注意,这里...
to_replace:表示查找被替换值的方式 value:用来替换任何匹配 to_replace的值,默认值None. 1.4 更改数据类型 在处理数据时,可能会遇到数据类型不一致的问题。例如,通过爬虫采集到的数据都是整型的数据,在使用数据时希望保留两位小数点,这时就需要将数据的类型转换成浮点型。
(21.2.3)inplace=True 修改原数据 022,缺失值处理_填充空值 (22.1)填充函数 fillna() Series/DataFrame (22.2)可以选择前向填充还是后向填充 023,重复值处理 (23.1)使用duplicated() 函数检测重复的行 (23.2)使用drop_duplicates() 函数删除重复的行 024,替换元素replace 025,数据映射map 026,修改索引名rename ...