Pandas替換及部分替換（replace）實(shí)現(xiàn)流程詳解
在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，很多時(shí)候會(huì)遇到批量替換的情況，如果一個(gè)一個(gè)去修改效率過低，也容易出錯(cuò)。replace()是很好的方法。
源數(shù)據(jù)
1、替換全部或者某一行
replace的基本結(jié)構(gòu)是：df.replace(to_replace, value) 前面是需要替換的值，后面是替換后的值。
例如我們要將南岸改為城區(qū)：
將南岸改為城區(qū)
這樣Python就會(huì)搜索整個(gè)DataFrame并將文檔中所有的南岸替換成了城區(qū)（要注意這樣的操作并沒有改變文檔的源數(shù)據(jù)，要改變源數(shù)據(jù)需要使用inplace = True）。
使用inplace = True更改源數(shù)據(jù)
由于南岸只有城市一列具有相同值，使用起來比較方便。
但是如果我們要改變表1Lon里的某個(gè)數(shù)據(jù)，而不改變Longitude的數(shù)據(jù)要怎么做呢？
改變指定的列的數(shù)據(jù)
所以只想替換部分?jǐn)?shù)據(jù)的時(shí)候并且要寫入源數(shù)據(jù)就需要指定inplace。
在上面的操作只改變了表1Lon的數(shù)據(jù)，其它列的數(shù)據(jù)并沒有被替換，而且在替換后的結(jié)果不需要我們再和源數(shù)據(jù)進(jìn)行合并操作，可以直接體現(xiàn)在源數(shù)據(jù)中。
2、替換指定的某個(gè)或指定的多個(gè)數(shù)值（用字典的形式）
只改變指定的值
這個(gè)很好理解，就是字典里的建作為原值，字典里的值作為替換的新值。
當(dāng)然，我們也可是使用列表的形式進(jìn)行替換：df.replace(['A','29.54'],['B',100])
用列表的形式進(jìn)行替換
還有如果想要替換的新值是一樣的話，我們還可以這樣做：
替換的新值一樣時(shí)
部分替換和替換某個(gè)值結(jié)合使用的話就可以替換單個(gè)列的數(shù)值：
替換單個(gè)列的數(shù)值
3、使用正則表達(dá)式替換
正則表達(dá)式很強(qiáng)大，能夠讓我們實(shí)現(xiàn)一次替換很多很多個(gè)不同的值：
源數(shù)據(jù)
正則表達(dá)式?jīng)]有指定regex =True
正則表達(dá)式指定regex =True
使用正則表達(dá)式的時(shí)候記得后面加 regex=True參數(shù)。
有圖中我們可以看到只要包含有大寫的英文字母的數(shù)據(jù)都被替換了，如果我們要寫入源數(shù)據(jù)還需要指定inpla = True。
指定列替換數(shù)據(jù)
當(dāng)需要將缺失值替換掉的時(shí)候，我們可以考慮直接只用fillna()，功能更強(qiáng)大，這個(gè)前面已經(jīng)有說過了。
在某些情況下，如果我們只需要某個(gè)數(shù)據(jù)的部分內(nèi)容，我們該怎么操作呢？
比如要把變電站都改為transformer_substation，或者是把Latitude列的前面的ab改為AB：
指定列更改替換部分字符
指定列更改替換部分字符
需要注意的時(shí)更好指定列的時(shí)候，使用str.replace時(shí)不能使用inplace = True參數(shù)，因此需要改成賦值，賦值的時(shí)候不要忘了是列的賦值而不是整個(gè)表格的賦值。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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