Làm cách nào để thay đổi giá trị khung dữ liệu trong python?

Dưới đây là tóm tắt các giải pháp hợp lệ được cung cấp bởi tất cả người dùng, cho các khung dữ liệu được lập chỉ mục theo số nguyên và chuỗi

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

1,

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

2 và

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

3 hoạt động cho cả hai loại khung dữ liệu,

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

1 chỉ hoạt động với chỉ số số nguyên hàng/cột,

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

2 và

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

3 hỗ trợ đặt giá trị bằng cách sử dụng tên cột và/hoặc chỉ số số nguyên

Khi chỉ mục được chỉ định không tồn tại, cả

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

2 và

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

3 sẽ nối các hàng/cột mới được chèn vào khung dữ liệu hiện có, nhưng

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

1 sẽ tăng

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

10. Một ví dụ hoạt động được thử nghiệm trong Python 2. 7 và 3. 7 như sau

gấu trúc. Khung dữ liệu. hàm replace[] được sử dụng để thay thế các giá trị trong cột [một giá trị này bằng một giá trị khác trên tất cả các cột]. Phương thức này lấy to_replace, value, inplace, limit, regex và method làm tham số và trả về một DataFrame mới. Khi sử dụng

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

0, nó sẽ thay thế đối tượng DataFrame hiện có và trả về giá trị

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

1

Hàm này được sử dụng để thay thế các giá trị cột của str, regex, list, dict, Series, int, float bằng các giá trị được chỉ định. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cú pháp phương thức thay thế[] của pandas, cách sử dụng với các ví dụ

Đây là một trong những hàm hữu ích nhất và mạnh mẽ nhất vì nó thay thế các giá trị bằng cách khớp với regex [biểu thức chính quy]

1. thay thế [] Cú pháp

Dưới đây là cú pháp của phương thức replace[]. Điều này cũng được sử dụng để thay thế chuỗi con trong cột

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

• 
  # Replace column value
  df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
  print[df2]
  

  2 – Nhận str, regex, list, dict, Series, int, float, hoặc None

• 
  # Replace column value
  df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
  print[df2]
  

  3 – vô hướng, dict, danh sách, str, regex, mặc định Không có

• 
  # Replace column value
  df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
  print[df2]
  

  4 – bool, mặc định Sai

• 
  # Replace column value
  df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
  print[df2]
  

  5 – int, mặc định Không có

• 
  # Replace column value
  df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
  print[df2]
  

  6 – bool hoặc cùng loại với to_replace, mặc định là Sai

• 
  # Replace column value
  df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
  print[df2]
  

  7 – {‘pad’, ‘fill’, ‘bfill’, None}

2. pandas replace[] Ví dụ

pandas replace[] phương pháp được sử dụng để tìm một giá trị trên DataFrame và thay thế nó bằng một giá trị khác trên tất cả các cột và hàng

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

Sản lượng dưới sản lượng. Điều này thay thế

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

8 bằng

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

9 trên toàn bộ DataFrame và trả về một đối tượng mới. Sử dụng thông số

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

0 để cập nhật trên đối tượng DataFrame hiện có. Lý tưởng nhất là thay thế chuỗi này bằng một chuỗi khác

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

3

Để thay thế các giá trị NaN, hãy sử dụng DataFrame. hàm fillna[] để thay thế NaN bằng trống/ngân hàng

3. Thay thế các giá trị trong cột

Trong trường hợp bạn muốn thay thế các giá trị trong một cột DataFrame nhất định, trước tiên, hãy chọn cột bạn muốn cập nhật giá trị và sử dụng phương thức thay thế []

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

4

Mang lại sản lượng tương tự như trên

4. Thay thế bằng nhiều giá trị

Bây giờ, hãy xem cách tìm nhiều giá trị từ một danh sách và thay thế chúng bằng các giá trị khác trong danh sách

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

5

Sản lượng dưới sản lượng

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

6

Bạn cũng có thể thay thế bằng cùng một giá trị cho nhiều giá trị

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

7

Sản lượng dưới sản lượng

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

8

5. Thay thế bằng Dict

Các ví dụ dưới đây thay thế từ và thành giá trị bằng cách sử dụng Dict

# Replace column value
df2=df.replace['Spark','Apache Spark']
print[df2]

9

Sản lượng dưới sản lượng

# replace[] syntax
DataFrame.replace[to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad']

0

Phần kết luận

Bạn đã học phương thức replace[] được sử dụng để thay thế giá trị cột, biểu thức chính quy, danh sách, từ điển, chuỗi, số, v.v. bằng một giá trị khác