把dataframe中的字符串替换为0

您好，可以使用 Pandas 库中的 `.replace()` 方法来实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['spam', 'eggs', 'ham']})
print(df)

# 使用 replace() 方法将字符串替换为 0
df = df.replace(to_replace='[A-Za-z]+', value=0, regex=True)
print(df)

这里使用了正则表达式 `[A-Za-z]+` 来匹配所有的字母字符串，并将其替换为 0。执行结果如下：

     A     B
0  foo  spam
1  bar  eggs
2  baz   ham

   A  B
0  0  0
1  0  0
2  0  0

希望能帮到您！

相关问题

dataframe 空字符串替换

要将DataFrame中的空值替换为空字符串，可以使用fillna函数并将替换值参数设置为''。例如，df.fillna('', inplace=True)可以将DataFrame中的所有缺失值替换为空字符串。

如果不想修改原始DataFrame，可以将inplace参数设置为False，并将填充后的DataFrame赋值给一个新的变量。例如，df_filled = df.fillna('')可以得到一个填充后的DataFrame。

如果想要将DataFrame中某一列中不是特定值的字符串替换为另一个值，可以使用loc和布尔索引进行筛选和替换。例如，假设想要将col1列中不是'pre'的字符串替换为'Nonpre'，可以使用df.loc[df['col1'] != 'pre', 'col1'] = 'Nonpre'。这将会把col1列中所有不等于'pre'的值替换为'Nonpre'。

dataframe 字符串替换

好的，针对您的问题，您可以使用 pandas 库中的 `replace` 方法来进行字符串替换。具体操作如下：

假设您有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一列名为 `text`，您想要将其中的所有 "apple" 替换为 "orange"，可以使用以下代码：

df['text'] = df['text'].replace('apple', 'orange', regex=True)

其中，`regex=True` 表示使用正则表达式进行匹配替换。

如果您想要同时替换多个字符串，可以使用字典来指定替换规则，例如：

replace_dict = {'apple': 'orange', 'banana': 'pear'}
df['text'] = df['text'].replace(replace_dict, regex=True)

这样就可以将所有 "apple" 替换为 "orange"，将所有 "banana" 替换为 "pear"。