python学习篇-pandas库（八）

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. 
   
8. labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
   
9. df1 = pd.DataFrame(data, index=labels)
   
10. df1

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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)

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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'])

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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')

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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})

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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')

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或者

1. df2 =df1.copy()#复制
   
2. print(df2)
   
3. df2.replace({'animal':{'cat':'snake'}})

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4、正则替换
将do*的字符串替换成mouse



或者

5、替换成None

1. df2 =df1.copy()#复制
   
2. print(df2)
   
3. df2.replace({'yes':'None'})

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regex=r'^do.$' 这部分代码会使代码框 变乱