dataframe一列如果为5A景区替换为5,其余替换为0
时间: 2023-06-05 11:05:37 浏览: 52
可以使用 pandas 库中的 replace 方法,如下所示:
```
import pandas as pd
df['列名'] = df['列名'].replace({'5A景区': 5, '^((?!5A景区).)*$': 0}, regex=True)
```
其中,'^((?!5A景区).)*$' 是一个正则表达式,可以匹配除了 '5A景区' 以外的所有字符串。
相关问题
dataframe一列如果为5A景区替换为5,4A景区替换为4,3A景区替换为3,2A景区替换为2,1A景区替换为1,其余替换为0
你可以使用 pandas 库中的 replace() 函数来实现这个功能,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'景区等级': ['5A', '4A', '3A', '2A', '1A', '其他']})
# 使用 replace() 函数进行替换
df['景区等级'] = df['景区等级'].replace({'5A': 5, '4A': 4, '3A': 3, '2A': 2, '1A': 1, '其他': 0})
# 输出替换后的结果
print(df)
```
输出结果为:
```
景区等级
0 5
1 4
2 3
3 2
4 1
5 0
```
注意,这里使用了字典来指定替换规则,如果需要替换的值比较多,可以将字典定义在外面,然后传入 replace() 函数。
dataframe,如果列A取值为空,则替换成0
你可以使用 Pandas 库来处理 DataFrame 的数据。下面是一个将 DataFrame 中列 A 中取值为空的替换为 0 的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
# 将列 A 中的空值替换为 0
df['A'] = df['A'].fillna(0)
```
以上代码中,我们使用了 Pandas 的 fillna() 方法来将列 A 中的空值替换为 0。最后,我们将替换后的列 A 赋值回原始 DataFrame 中的列 A。