pandas?Dataframe實現(xiàn)批量修改值的方法
更新時間：2022年06月19日 14:40:36 作者：Vergil_Zsh
這篇文章主要介紹了pandas?Dataframe實現(xiàn)批量修改值的方法，在使用dataframe的時候?有時候會碰到需要批量修改數(shù)據(jù)的時候，下面文章主要說明兩種情況使用iloc對某幾行某幾列進行全部修該和對數(shù)據(jù)進行判定后,相互+/-/*某個數(shù),使用內(nèi)置函數(shù)，需要的朋友可以參考一下
1.使用iloc對數(shù)據(jù)進行批量修改
使用iloc最簡單的就是將數(shù)據(jù)批量修改為某個特定的值
以下是我隨便寫入的數(shù)據(jù)：
現(xiàn)在將[‘d’,‘e’]列,[2,3,4]行的數(shù)據(jù)全部修改為0
import pandas as pd
data = pd.read_excel('some_chaneg.xlsx')
data1 = data
data1.iloc[2:5,3:] = 0
data1
.iloc用法[],先行后列,并且都是不包含最后一個元素，例如取[2,3,4]就是[2:5],列同樣遵循此規(guī)則
2.對數(shù)據(jù)進行判定后,相互+/-/某個數(shù)*
第一種方法：使用內(nèi)置函數(shù)where函數(shù)
Series.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='rais',...)
解釋下來就是如果cond為真,則保持原來的值,否則替換為other，這里的cond和other參數(shù)由我們自己寫入控制
# data2為data數(shù)據(jù)的一部分 data2 = data.iloc[0:,1:] print(data2) data2.where(data2>25, data2+5,inplace=True)
選取data2中<25的數(shù)據(jù),全部加上5
第二種方法：使用mask函數(shù)
mask和where剛好相反
mask(cond, other=nan)
- where：替換條件(condition)為False處的值
- mask：替換條件(condition)為True處的值
還是以data2舉例
data2.mask(data2<25, data2+5, inplace=True)
第三種方法：replace函數(shù)
replace可以替換文本值，也可以使用字典替換多個值,也可以使用正則表達式嵌套方法,替換很多不同的值
替換文本值：
# 替換文本值
data3 = data
data3.replace('wange', 'sheng', inplace=True)
data3
替換多個值
將所有的0和1互換：
# 替換多個值
# 將所有的0和1互換
data3.replace({1:0,0:1},inplace=True)
運用正則表達式：
將所有含英文字母的全部變成Anonymous
# 切記使用正則表達式的時候,一定要添加上regex=True
data3.replace('[a-zA-Z]+','Anonymous',regex=True,inplace=True)
到此這篇關(guān)于pandas Dataframe實現(xiàn)批量修改值的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas 修改值內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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