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 ...
pandas map和replace操作 map可以做一个映射,对于操作大型的dataframe来说就非常方便了,而且也不容易出错。replace的作用是替换,这个很好理解。 map可以做一个映射,对于操作大型的dataframe来说就非常方便了,而且也不容易出错。replace的作用是替换,这个很好理解。 ...
2019-07-26 20:33 0 389 推荐指数:
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 ...
就是将一个值替换为另一个值,以前我用的是赋值方式,这里应该效率会高。 1.说明: 语法:replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad ...
在数据分析中,根据需求,有时候需要将一些数据进行转换,而在Pandas中,实现数据转换的常用方法有: 利用函数或是映射 可以将自己定义的或者是其他包提供的函数用在Pandas对象上实现批量修改。 applymap和map实例方法 在本节中,使用调查的某公司的员工 ...
replace既可以替换某列,也可以替换某行 replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None) 传入的参数既可以是列表,也可以是 ...
The map method on a Series accepts a function or di ...
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。 源数据 1、替换全部或者某一行 replace的基本结构是:df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后 ...
list like replace method dict like replace method regex expression .dataframe tbody tr th:only-of-type ...
2021.02.05补充 之前写的替换都是整个值,也即是说如果被替换值='asdfg',之前的只有值等于='asdfg',才可以被替换,但是我们很多时候是值想替换局部的,比如说‘深圳地区’,替 ...