python替换dataframe中的值
时间: 2023-04-30 13:02:11 浏览: 93
可以使用 pandas 的 `.loc` 属性来替换 dataframe 中的值。
示例:
```
import pandas as pd
# 创建一个 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 替换某一行某一列的值
df.loc[0, 'A'] = 9
# 替换某一行的值
df.loc[1] = [7, 8]
print(df)
```
输出:
```
A B
0 9 4
1 7 8
2 3 6
```
也可以使用 `.at` 来替换某一个具体的值
```
df.at[1,'A'] = 11
```
还可以使用 `.iloc` 和 `.iat` 来通过索引来替换值.
示例:
```
df.iloc[1,0] = 12
df.iat[1,0] = 13
```
除此之外还有很多其他的替换值的方法,具体请参考 pandas 文档。
相关问题
python替换dataframe
可以使用 pandas 库中的 replace() 方法来替换 dataframe 中的值。例如,将 dataframe 中的所有 0 替换为 NaN,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 0, 5]})
df.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 NaN 3.0
1 1.0 NaN
2 2.0 5.0
```
Python 替换dataframe中连续多个空格为,
可以使用正则表达式和replace()函数来实现Python替换dataframe中连续多个空格为逗号的操作。代码如下:
```python
import re
# 假设df为需要替换的DataFrame,且需要修改的列名为'col_name'
df['col_name'] = df['col_name'].apply(lambda x: re.sub(' +', ',', x.replace('\n', ' ')))
```
这段代码首先使用了replace()函数将每个换行符替换为空格,然后使用正则表达式将连续多个空格替换为逗号。最后,使用apply()函数将该操作应用到每一行的指定列上。