Python 替换dataframe中连续多个空格为，

可以使用正则表达式和replace()函数来实现Python替换dataframe中连续多个空格为逗号的操作。代码如下：

import re

# 假设df为需要替换的DataFrame，且需要修改的列名为'col_name'
df['col_name'] = df['col_name'].apply(lambda x: re.sub(' +', ',', x.replace('\n', ' ')))

这段代码首先使用了replace()函数将每个换行符替换为空格，然后使用正则表达式将连续多个空格替换为逗号。最后，使用apply()函数将该操作应用到每一行的指定列上。

相关问题

python替换dataframe中的值

可以使用 pandas 的 `.loc` 属性来替换 dataframe 中的值。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 替换某一行某一列的值
df.loc[0, 'A'] = 9

# 替换某一行的值
df.loc[1] = [7, 8]

print(df)

输出：

   A  B
0  9  4
1  7  8
2  3  6

也可以使用 `.at` 来替换某一个具体的值

df.at[1,'A'] = 11

还可以使用 `.iloc` 和 `.iat` 来通过索引来替换值.

示例：

df.iloc[1,0] = 12
df.iat[1,0] = 13

除此之外还有很多其他的替换值的方法，具体请参考 pandas 文档。

python替换dataframe

可以使用 pandas 库中的 replace() 方法来替换 dataframe 中的值。例如，将 dataframe 中的所有 0 替换为 NaN，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 0, 5]})
df.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

     A    B
0  NaN  3.0
1  1.0  NaN
2  2.0  5.0