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

dataframe中将字段类型转化为数值类型

在Pandas DataFrame中，将字段（column）类型转化为数值类型是非常常见的数据预处理步骤，因为很多统计分析和机器学习算法都依赖于数值输入。你可以使用以下方法来实现：

1. **直接转换**:
如果字段已经是字符串形式的数字，可以直接使用`astype()`函数将其转换为整数或浮点数类型。例如：

   df['your_column'] = df['your_column'].astype(int)  # 转换为整数
   df['your_column'] = df['your_column'].astype(float)  # 转换为浮点数

2. **检查并转换**:
首先用`str.isdigit()`检查列中的元素是否都是数字，然后根据结果转换：

   df['your_column'] = pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，非数字转成NaN
   df.dropna(subset=['your_column'], inplace=True)  # 删除无法转换的行

这里`errors='coerce'`表示如果转换失败就设置为NaN。

3. **异常处理**:
对于可能包含非数字值的列，可以使用`applymap()`函数尝试转换，并处理可能出现的错误：

   def convert_to_number(x):
       try:
           return int(x)
       except ValueError:
           return np.nan

   df['your_column'] = df['your_column'].apply(convert_to_number)

注意：在转换之前，最好先了解数据内容，因为某些情况下，如日期格式、百分比等也可能被误识别为数字。另外，转换后可能会丢失原始数据的一些信息，比如文本描述，所以谨慎操作。

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。