Python pandas替换指定数据的方法实例
作者：永远在减肥永远110的的小潘
在处理数据的时候,很多时候会遇到替换的情况,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python pandas替换指定数据的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
一、构造dataframe
import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"]) df.iloc[0,1]=np.nan
二、替换指定数据（fillna、isin、replace)
1、用"sz"列的同行数据将"bj"列的空值替换掉
df["bj"].fillna(df["sz"],inplace=True)
2、在1的基础上，将"sz"列为2或者6的数据替换成-4
法一:直接替换
df.loc[df["sz"].isin([2,6]),"sz"]=-4
法二：函数replace()替换
df.replace({"sz":{2:-4,6:-4}},inplace=True)
三、替换函数replace()详解
原dataframe如下：
1、全局替换元素
1)替换单个元素
df.replace(-4,0)#将所有的-4元素替换为0，返回dataframe
2）替换多个元素
法一：在字典中指定
df.replace({-4:0,4:1})#将-4替换为0，4替换为1
法二：在列表中指定
df.replace([-4,4],[0,1])#将-4替换为0，4替换为1
其中法二在列表中指定的方式，如果多个元素替换为相同的值，会更方便。
df.replace([-4,4],1)#将-4和4替换为1
2、通过指定条件替换元素
df.replace({"bj":{5:10,9:50},"gz":{7:10}})#将"bj"列的5替换为10，9替换为50，将gz列的7替换为10
也可通过直接索引列的方式来替换指定列的元素
df["bj"].replace({5:10,9:50})#将"bj"列的5替换为10，9替换为50
3、通过模糊条件替换指定元素
法一：通过字符串方法替换 str.replace()
df["bj"]=df["bj"].str.replace("北","南").fillna(df["bj"])#将"bj"列中的"北"字替换成"南"字,若无"北"值，则不替换
法二：通过正则匹配替换
df.replace("(.*)北(.*)","南京",regex=True)#将"bj"列中的含有"北"字的元素替换成"南京"
最后，如果需要在原始数据上完成替换，可以通过设置参数inplace=True。
参考链接：
https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/107141339
总结
到此这篇关于Python pandas替换指定数据的文章就介绍到这了,更多相关Python pandas替换指定数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！