dataframe中的列的值按条件进行部分替换
时间: 2024-03-06 20:46:45 浏览: 14
可以使用 Pandas 的 loc 函数,结合条件语句,对 DataFrame 中的列进行部分替换。
例如,假设有一个名为 df 的 DataFrame,其中有一列名为 'score',要将其中大于 90 的值替换为 'A',小于 60 的值替换为 'C',可以使用以下代码:
```
df.loc[df['score'] > 90, 'score'] = 'A'
df.loc[df['score'] < 60, 'score'] = 'C'
```
其中,第一个 loc 函数的作用是选取 'score' 列中值大于 90 的行,并将这些行的 'score' 列的值替换为 'A';第二个 loc 函数的作用是选取 'score' 列中值小于 60 的行,并将这些行的 'score' 列的值替换为 'C'。
相关问题
python在DataFrame中根据条件替换列中的值
可以使用pandas库中的DataFrame的.loc方法来根据条件替换列中的值,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
# 将列'A'中的值为1替换成'one'
df.loc[df['A'] == 1, 'A'] = 'one'
print(df)
```
输出:
```
A B
0 one a
1 2 b
2 3 c
```
在上面的例子中,我们使用.loc方法选中'A'列中值为1的行,并将'A'列中该行的值替换成'one'。你可以根据实际需要修改.loc方法中的选择条件和替换值。
pd.dataframe 替换列中None 为指定值
要替换Pandas中DataFrame中某一列中的None值为指定值,可以使用Pandas中的`fillna()`函数。以下是示例代码:
假设有一个包含None值的DataFrame `df`,其中列名为`col1`,要将其中的None值替换为指定值`new_value`,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df['col1'].fillna(value='new_value', inplace=True)
```
上述代码中,`fillna()`函数中的`value`参数指定了要替换为的值,`inplace=True`表示在原DataFrame中进行替换,而不是返回一个新的DataFrame。
如果要对多个列进行替换,可以使用如下代码:
```
import pandas as pd
df[['col1', 'col2']].fillna(value='new_value', inplace=True)
```
上述代码中,`[['col1', 'col2']]`表示对`col1`和`col2`这两列进行替换。