使用pandas對(duì)矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行替換處理的方法
更新時(shí)間：2018年04月11日 16:03:59 作者：grey_csdn
下面小編就為大家分享一篇使用pandas對(duì)矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行替換處理的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
使用pandas處理向量化的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的替換時(shí)不僅僅能夠進(jìn)行字符串的替換也能夠處理數(shù)字。
做簡(jiǎn)單的示例如下：
In [4]: data = Series(range(5))
In [5]: data Out[5]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64
In [6]: data.replace(3,333) Out[6]: 0 0 1 1 2 2 3 333 4 4 dtype: int64
In [7]: data Out[7]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64
In [8]: data.replace({2:np.nan,4:444})
Out[8]:
0 0.0
1 1.0
2 NaN
3 3.0
4 444.0
dtype: float64
從上面可以看出，替換可以進(jìn)行單個(gè)數(shù)字的替換，也可以穿入一個(gè)字典進(jìn)行一個(gè)序列的替換。
簡(jiǎn)單的替換雖然也可以通過賦值進(jìn)行修改，但是通過賦值進(jìn)行修改的時(shí)候一般首先得進(jìn)行數(shù)據(jù)替換對(duì)象的查找。但是，通過Series對(duì)象的replace方法進(jìn)行數(shù)據(jù)替換的方便之處則在于省掉了數(shù)據(jù)對(duì)象的查詢。
這篇使用pandas對(duì)矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行替換處理的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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