pandas中applymap如何在应用后直接替换原本表格的值
时间: 2023-06-02 21:07:06 浏览: 77
applymap函数会返回一个新的DataFrame,并不会直接替换原本的表格值。如果需要替换原本表格的值,可以使用inplace参数,将其设为True,例如:df.applymap(lambda x:x*2, inplace=True)。这将会直接将df中的每个元素乘以2,替换原本表格的值。
相关问题
pandas中applymap方法如何使用
pandas中applymap方法可以对DataFrame中的每个元素都应用一个函数。
使用方法如下:
```python
df.applymap(func)
```
其中,df是一个DataFrame,func是一个函数,该函数接受一个参数,即DataFrame中的每个元素,并返回一个值。
示例代码:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数,将每个元素加1
def add_one(x):
return x + 1
# 使用applymap方法将函数应用到DataFrame中的每个元素
df = df.applymap(add_one)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 2 5 8
1 3 6 9
2 4 7 10
```
上面的示例中,通过applymap方法将add_one函数应用到DataFrame中的每个元素,将每个元素都加1,最终得到新的DataFrame。
pandas中缺失值0替换为前后数
你可以使用 pandas 的 `fillna()` 方法将缺失值替换为前后数。具体而言,可以使用 `method` 参数指定使用前一行(`ffill`) 或后一行 (`bfill`) 的值来填充缺失值。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 0, 4, 0], 'B': [0, 5, 6, 0, 8]})
# 将缺失值替换为前一行或后一行的值
df = df.fillna(method='ffill') # 使用前一行的值填充缺失值
# df = df.fillna(method='bfill') # 使用后一行的值填充缺失值
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 0
1 2 5
2 2 6
3 4 6
4 4 8
```
在上面的例子中,我们使用前一行的值替换了缺失值。如果需要使用后一行的值,只需将 `method` 参数设置为 `'bfill'` 即可。