dataframe 用replace替换其中个别文字

可以使用pandas库中的`replace()`函数来替换DataFrame中的文本。下面是一个简单的示例，假设我们有一个DataFrame，它包含一个名为"City"的列，其中有一些城市的名字被缩写：

import pandas as pd

data = {'City': ['NYC', 'LA', 'CHI', 'HOU', 'PHL']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出:

  City
0  NYC
1   LA
2  CHI
3  HOU
4  PHL

现在我们想将缩写替换为完整的城市名称，可以使用`replace()`函数来实现：

df = df.replace({'City': {'NYC': 'New York City', 'LA': 'Los Angeles', 'CHI': 'Chicago'}})
print(df)

输出：

           City
0  New York City
1    Los Angeles
2        Chicago
3            HOU
4            PHL

在这个例子中，我们使用了一个字典来指定要替换的值。字典的键是要替换的值，字典的值是替换后的值。注意，如果DataFrame中存在多个列需要替换，可以根据需要添加多个键值对到这个字典中。

相关问题

DataFrame.replace使用方法

DataFrame.replace()是Pandas库中的一个函数，用于替换DataFrame中的特定值。它可以接受多种不同的参数形式来进行替换操作。

使用方法如下：

DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')

参数说明：
- to_replace：要替换的值，可以是单个值、列表、字典、正则表达式等。
- value：替换后的值，可以是单个值、列表、字典等。
- inplace：是否在原DataFrame上进行替换，默认为False，即返回一个新的DataFrame。
- limit：替换的次数限制。
- regex：是否启用正则表达式进行匹配，默认为False。
- method：替换的方法，可选参数为'pad'、'ffill'、'bfill'，分别表示向前填充、向后填充、向前后填充。

示例：
假设有一个DataFrame df，其中有一列"gender"，包含了"male"和"female"两个值，我们想将"male"替换为"man"，"female"替换为"woman"，可以使用如下代码：

df.replace({"gender": {"male": "man", "female": "woman"}})

dataframe.replace

dataframe.replace 是 pandas 中的函数，用于将数据框中的某些值替换为其他值。该函数的语法如下：

dataframe.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')

其中，常用参数如下：

- `to_replace`：需要被替换的值，可以是单个值、列表、字典、正则表达式等。
- `value`：替换为该值。
- `inplace`：是否在原数据框上进行修改，默认为 False。
- `limit`：对每个列进行替换的最大数量。
- `regex`：to_replace 是否为正则表达式。
- `method`：如果指定了 limit，则指定向前或向后填充方法。

下面是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['cat', 'dog', 'cat', 'fish'], 
                   'B': ['bird', 'bird', 'turtle', 'whale'], 
                   'C': [1, 2, 3, 4]})

df.replace('cat', 'kitten', inplace=True)
print(df)

输出结果为：

        A      B  C
0  kitten   bird  1
1     dog   bird  2
2  kitten  turtle  3
3    fish  whale  4