pandas替换方法

在Pandas中，有几种方法可以用来替换数据。其中两种常用的方法是使用`fillna()`和`replace()`函数。

`fillna()`函数用于填充缺失值（NaN）或空值。你可以使用指定的值或方法来填充缺失值。例如，如果你想将DataFrame中的所有NaN值替换为0，你可以使用以下代码：

df.fillna(0)

如果你只想替换特定列中的NaN值，你可以使用以下代码：

df\['column_name'\].fillna(0)

`replace()`函数用于替换DataFrame中的特定值。你可以使用字符串、正则表达式、列表或字典来指定要替换的值和替换后的值。例如，如果你想将DataFrame中的所有"北"替换为"南"，你可以使用以下代码：

df.replace("北", "南")

如果你只想替换特定列中的值，你可以使用以下代码：

df\['column_name'\].replace("北", "南")

请注意，以上代码只是示例，你可以根据你的具体需求进行修改。同时，你可以参考引用\[2\]和引用\[3\]中提供的链接获取更多关于`fillna()`和`replace()`函数的详细信息和用法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pandas 替换 NaN 值](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/128481675)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python pandas 替换指定数据](https://blog.csdn.net/p1306252/article/details/114880994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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