對(duì)pandas replace函數(shù)的使用方法小結(jié)
語(yǔ)法:replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)
使用方法如下:
import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('emp.csv') df
#Series對(duì)象值替換 s = df.iloc[2]#獲取行索引為2數(shù)據(jù) #單值替換 s.replace('?',np.nan)#用np.nan替換? s.replace({'?':'NA'})#用NA替換? #多值替換 s.replace(['?',r'$'],[np.nan,'NA'])#列表值替換 s.replace({'?':np.nan,'$':'NA'})#字典映射 #同缺失值填充方法類似 s.replace(['?','$'],method='pad')#向前填充 s.replace(['?','$'],method='ffill')#向前填充 s.replace(['?','$'],method='bfill')#向后填充 #limit參數(shù)控制填充次數(shù) s.replace(['?','$'],method='bfill',limit=1) #DataFrame對(duì)象值替換 #單值替換 df.replace('?',np.nan)#用np.nan替換? df.replace({'?':'NA'})#用NA替換? #按列指定單值替換 df.replace({'EMPNO':'?'},np.nan)#用np.nan替換EMPNO列中? df.replace({'EMPNO':'?','ENAME':'.'},np.nan)#用np.nan替換EMPNO列中?和ENAME中. #多值替換 df.replace(['?','.','$'],[np.nan,'NA','None'])##用np.nan替換?用NA替換. 用None替換$ df.replace({'?':'NA','$':None})#用NA替換? 用None替換$ df.replace({'?','$'},{'NA',None})#用NA替換? 用None替換$ #正則替換 df.replace(r'\?|\.|\$',np.nan,regex=True)#用np.nan替換?或.或$原字符 df.replace([r'\?',r'\$'],np.nan,regex=True)#用np.nan替換?和$ df.replace([r'\?',r'\$'],[np.nan,'NA'],regex=True)#用np.nan替換?用NA替換$符號(hào) df.replace(regex={r'\?':None}) #value參數(shù)顯示傳遞 df.replace(regex=[r'\?|\.|\$'],value=np.nan)#用np.nan替換?或.或$原字符
以上這篇對(duì)pandas replace函數(shù)的使用方法小結(jié)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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