七月上旬更新速递丨 聚焦集成、安全与AI深度进化

更新亮点: 本次重点强化系统集成能力与AI认知升级,新增4大核心模块9项资源,优化4项资源,点击标题了解(持续互动赢麦豆,解锁高阶技能)

重点推荐:《场景化数据分析实战》课程操作手册

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二、实战技巧分享

高效处理资源集成难题》→ 从基础出发,深入探究集成的秘密

三、开发技能突破

第三方系统调用Smartbi接口》→讲解系统集成时的jar包获取,以及集成时代码调用的基本流程。

集成接口介绍》→梳理Smartbi目前提供的接口,以及不同接口的调用流程。

AI每日一学

DeepSeek-R1-0528模型升级:推理与生态的双重升级》→ 解析模型性能提升40%的关键技术 (技术前沿)

简单总结一下机器学习中的几种常见的学习方式与区别》→ 监督/无监督/强化学习差异与应用场景图解 (基础重构)

五、资源更新

CAS单点登录 V2版》上线→ 接入到 CAS 平台中,并实现单点登录

组织/用户/角色信息管理API接口》上线→ 一套 HTTP API的组织、用户、角色信息管理接口

竹云统一身份认证平台组织用户同步对接》上线→ Smartbi封装对应的服务接口,给竹云的统一身份认证平台实时调用,完成组织、用户和角色信息的实时同步。

交互式仪表盘支持自定义字体》优化→ 修复了文本组件编辑状态不生效的问题

只允许外网某种移动端APP访问》优化→ 针对V11版本,增加了钉钉、企业微信访问限制功能

AD域(LDAP/LDAPS)登录验证》优化→ 修复了“更新白名单状态之前没有判断判断用户是否存”的问题

元数据分析落地到知识库》优化→ 增加获取资源创建者的逻辑判断,对空值空对象等情况做优化

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python学习篇-pandas库(八)

数据挖掘 发表于 2019-12-24 15:24
发表于 2019-12-24 15:24:00
本帖最后由 chenshuo 于 2019-12-24 17:14 编辑

替换操作
函数DataFrame()
参数to_replace:需要替换的部分,可为str, regex, list, dict, Series, int, float, or None
参数value:用来替换部分,可为scalar, dict, list, str, regex, default None
参数inplace:默认False,True:直接修改原对象;False:创建一个副本,修改副本,原对象不变。
参数regex:默认False,为True:替换的部分为正则表达式
参数method: 可为‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None


创建数据集
  1. import pandas as pd
  2. import numpy as np
  3. data = {'animal': ['cat', 'cat', 'snake', 'dog', 'dog', 'cat', 'snake', 'cat', 'dog', 'dog'],
  4. 'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3],
  5. 'visits': [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
  6. 'priority': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}

  7. labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
  8. df1 = pd.DataFrame(data, index=labels)
  9. df1
复制代码
1、数值替换

将值为1替换成6
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace(1,6)
复制代码
943145e0182aa21e1b.png

2、列表替换
将cat替换成mouse,yes替换成maybe
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace(['cat','yes'],['mouse','maybe'])
复制代码
60695e01844ed53c6.png

使用方法bfill,向后替换,详情可参考python学习篇(七)
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace(['cat','yes'],method='bfill')
复制代码
693995e0184f6a0114.png

3、字典替换
将数据集中的cat替换成mouse,将1替换成100
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace({'cat':'mouse',1:100})
复制代码
585025e0188860f9be.png
将数据集中animal列中cat替换成snake
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace({'animal':'cat'},'snake')
复制代码
968555e01a6f649afd.png
或者
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace({'animal':{'cat':'snake'}})
复制代码
191485e01a8020ee0d.png
4、正则替换
将do*的字符串替换成mouse
724345e01d69adef3a.png
976005e01d6307cf55.png

或者
449105e01d6aedbc36.png
5、替换成None
  1. df2 =df1.copy()#复制
  2. print(df2)
  3. df2.replace({'yes':'None'})
复制代码
891185e01d6e1285f5.png

发表于 2019-12-24 17:16:13
regex=r'^do.$' 这部分代码会使代码框 变乱
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