dataframe 空字符串替换
时间: 2023-11-18 15:42:30 浏览: 52
要将DataFrame中的空值替换为空字符串,可以使用fillna函数并将替换值参数设置为''。例如,df.fillna('', inplace=True)可以将DataFrame中的所有缺失值替换为空字符串。
如果不想修改原始DataFrame,可以将inplace参数设置为False,并将填充后的DataFrame赋值给一个新的变量。例如,df_filled = df.fillna('')可以得到一个填充后的DataFrame。
如果想要将DataFrame中某一列中不是特定值的字符串替换为另一个值,可以使用loc和布尔索引进行筛选和替换。例如,假设想要将col1列中不是'pre'的字符串替换为'Nonpre',可以使用df.loc[df['col1'] != 'pre', 'col1'] = 'Nonpre'。这将会把col1列中所有不等于'pre'的值替换为'Nonpre'。
相关问题
dataframe空字符串设置为NAT
在Python中,可以使用pandas库来创建和操作数据框(dataframe)。要将dataframe中的空字符串设置为NAT,可以使用pandas的replace函数,如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含空字符串的dataframe
df = pd.DataFrame({"A": ["", "foo", "bar"], "B": ["", "", "baz"]})
# 将空字符串替换为NAT
df.replace("", np.datetime64("NaT"), inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 NaT NaT
1 foo NaT
2 bar baz
```
在上面的代码中,我们先创建了一个包含空字符串的dataframe,然后使用replace函数将空字符串替换为NAT。np.datetime64("NaT")是numpy库中的一个特殊常量,表示“Not a Time”(即NAT)。最后,我们打印出替换后的dataframe。
dataframe 字符串替换
好的,针对您的问题,您可以使用 pandas 库中的 `replace` 方法来进行字符串替换。具体操作如下:
假设您有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中有一列名为 `text`,您想要将其中的所有 "apple" 替换为 "orange",可以使用以下代码:
```python
df['text'] = df['text'].replace('apple', 'orange', regex=True)
```
其中,`regex=True` 表示使用正则表达式进行匹配替换。
如果您想要同时替换多个字符串,可以使用字典来指定替换规则,例如:
```python
replace_dict = {'apple': 'orange', 'banana': 'pear'}
df['text'] = df['text'].replace(replace_dict, regex=True)
```
这样就可以将所有 "apple" 替换为 "orange",将所有 "banana" 替换为 "pear"。