1. 将字段里的双一流字符串 替换为数值1， 原地替换（即inplace=True） # 2. 将字段里的空值替换为 2 # 提示可以使用Series.replace()

将字段里的“双一流”字符串替换为数值1，需要使用代码实现。可以使用pandas中的replace函数来实现，具体代码如下：

df['字段名'].replace('双一流', 1, inplace=True)

其中，df是指数据框，'字段名'是要替换的字段名，'双一流'是要替换的字符串，1则是要替换成的数值。inplace=True则是表示要原地替换，即在原数据框上进行修改。

相关问题

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx') # 指定需要判重的字段和需要合并的字段 dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag'] merge_col = 'evidence' #查找重复行 dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # # 合并数据 # dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col) # 将重复行进行分组，合并要合并的列 df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 合并数据 df = pd.merge(df, dup_data, on=dup_cols, how='left') # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

这段代码的作用是读取Excel文件中的数据，查找重复行，将重复行中的要合并的列合并成一个字符串，删除重复行，将合并后的数据写入新的Excel文件。其中，要合并的列为'evidence'，需要判重的字段为'name', 'units_name', 'tag'。

需要注意的是，这段代码中有两次使用`groupby()`方法进行分组。第一次是为了查找重复行，并将重复行中的要合并的列合并成一个字符串；第二次是为了将重复行中的要合并的列直接修改为合并后的字符串。这两次分组的结果是不同的，因为第一次使用了`apply()`方法，第二次直接使用了`lambda`函数。

此外，如果要将该代码更改为覆盖原参数的函数，可以按照以下步骤进行修改：

1. 将`groupby()`方法中的`inplace=True`参数删除，改为使用`loc[]`方法直接在原始DataFrame上进行修改。
2. 将第一次分组的结果直接赋值给重复行中的要合并的列，而不是创建一个新的DataFrame。
3. 将第二次分组的操作删除，因为已经在第一次分组中将要合并的列直接修改为了合并后的字符串。

修改后的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx')

# 指定需要判重的字段和需要合并的字段
dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag']
merge_col = 'evidence'

# 查找重复行
dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False)

# 合并数据
df.loc[dup_rows, merge_col] = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].transform(lambda x: x.astype(str).str.cat(sep='\n'))

# 重置索引列
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True)

# 将处理后的数据写入新的Excel文件
df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

以上代码实现了与原始代码相同的功能，但使用了原地修改的方式，即将结果直接覆盖在原始DataFrame上。

解释代码： k=0 for i in range(len(a)): for j in range(a[i]+1,b[i]): if'(' in c[i]: data_result.loc[k]=c[i][0:-1].split('(',1)+table2.row_values(j)[1:] else : data_result.loc[k]=[c[i]]*2+table2.row_values(j)[1:] k=k+1 varlist=canshu_list['VarName']tolist() canshu1=data_result[[i in varlist for i in data_result['字段名'].tolist()]].iloc[:,range( 6)] canshu1.columns=['字段名','字段标签','字段取值','字段含义','观测数','占比'] canshu1['表名称']=table_name[ii] canshu1['表中文名']=table_name1[ii] #删除对应的etl_flag对应的行 canshu1.drop(canshu1[(canshu1['字段名']=='ETL_FLAG')].index,inplace=True) result_canshu=result_canshu.append(canshu1,ignore_index=True) #判断对应变量取值是否为正常取值或煮为 data_result['full flag']='' data_result['true flag']=''

这段代码是一个 Python 的程序段，主要进行了以下操作：

1. 定义变量 k 并初始化为 0。
2. 通过 for 循环遍历列表 a 中的每个元素 i，再通过另一个 for 循环遍历从 a[i]+1 到 b[i]-1 的每个整数 j，其中 a 和 b 是两个列表。
3. 如果字符串 c[i] 中包含 '('，则将其去掉并以 '(' 为分隔符切分成多个子字符串，并将 table2 中第 j 行的值添加到切分后的子字符串中，最后将结果添加到 data_result 数据框中的第 k 行。
4. 如果字符串 c[i] 中不包含 '('，则将其作为一个列表添加到 data_result 数据框中的第 k 行。
5. 更新变量 k 的值。
6. 将 canshu_list 中的 'VarName' 转化为列表 varlist。
7. 根据条件筛选出 data_result 数据框中 '字段名' 列中包含在 varlist 中的行，并选取前 6 列，将其重命名后添加到 canshu1 数据框中，并加入表名称和表中文名两列。
8. 删除 canshu1 数据框中 '字段名' 为 'ETL_FLAG' 的行。
9. 将 canshu1 数据框追加到 result_canshu 数据框末尾。
10. 添加两列 'full flag' 和 'true flag' 到 data_result 数据框中。