可是使用*,它就替换全部
时间: 2023-11-14 07:05:28 浏览: 31
如果你想只替换部分包含星号的内容,而不是全部替换,可以使用 Excel 查找和替换功能的通配符。
通配符是一种特殊的字符,可以在查找和替换操作中用来匹配一些特定的字符或字符模式。
在 Excel 中,通配符的使用方式如下:
- 星号(*):匹配任意数量的字符,包括零个字符。
- 问号(?):匹配单个字符。
- 波浪号(~):用于转义通配符字符,例如匹配星号本身,需要使用波浪号转义:~*。
因此,如果你想只替换包含星号的部分内容,可以在“查找”框中输入“*你要替换的内容*”,其中星号表示任意数量的字符。这样,Excel 就只会替换包含指定内容的部分,而不会替换全部。
相关问题
可是使用replace就将原表给删除了重新建了呀
你说得对,如果使用 `if_exists='replace'` 参数,`pd.to_sql()` 函数会删除原有的表并创建新表,这可能会导致数据丢失。如果你想保留原有的数据并更新其中的一部分数据,可以使用 SQL 语句来完成。具体步骤如下:
1. 使用 SQL 语句查询原有的表中的数据,并将其存储到 Pandas DataFrame 中。
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# 从数据库中查询原有的表中的数据
df_old = pd.read_sql_table('people', con=engine)
```
2. 将需要更新的数据存储到 Pandas DataFrame 中。
```python
# 创建新的 DataFrame 存储更新后的数据
df_new = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [26, 31]})
```
3. 将新的数据合并到原有的数据中,并将结果存储到 Pandas DataFrame 中。
```python
# 将新的数据合并到原有的数据中
df_merged = pd.merge(df_old, df_new, on='name', how='outer')
# 将合并后的数据存储到新表中
df_merged.to_sql('people_new', con=engine, if_exists='replace', index=False)
```
在上面的示例中,我们首先使用 SQL 语句查询原有的表 `people` 中的数据,并将其存储到 Pandas DataFrame `df_old` 中。然后,我们创建了一个新的 DataFrame `df_new` 存储需要更新的数据。接着,我们使用 `pd.merge()` 函数将 `df_old` 和 `df_new` 合并到一起。注意,我们使用 `on='name'` 参数指定了合并的键,即 `name` 列。我们将合并的方式设置为 `how='outer'`,这表示对 `name` 列进行外连接。这样合并后的 DataFrame 中,原有的数据与新数据都会保留下来。最后,我们将合并后的数据存储到一个新的表 `people_new` 中,使用 `if_exists='replace'` 参数指定更新模式为替换表。这样,我们就实现了更新而不删除原有数据的目的。
可是使用inner产生的Dataframe为空,而使用outer,则出现value_x和value_y没有达到替换原表中的数据的目的
使用 `inner` 合并产生空的 DataFrame,可能是因为在合并时,两个数据集没有共同的匹配项,导致没有任何行被保留下来。你可以检查一下两个数据集中的匹配项是否正确。
而使用 `outer` 合并时,确实会出现 `value_x` 和 `value_y` 的情况。这是因为在进行外连接时,如果某一行在一个数据集中存在,而在另一个数据集中不存在,则会在合并结果中产生缺失值 NaN。为了区分这些缺失值是来自哪个数据集的,Pandas 会在列名后加上 `_x` 和 `_y`,其中 `_x` 表示来自左侧数据集,`_y` 表示来自右侧数据集。
如果你想要替换原表中的数据,可以使用 `.fillna()` 方法将缺失值替换为另一个数据集中的对应值。例如:
```
merged_df['value_x'].fillna(merged_df['value_y'], inplace=True)
```
这将会将 `value_x` 中的缺失值替换为 `value_y` 中对应行的值。
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