使用Pandas修改DataFrame中某一列的值
寫這篇博客主要是因?yàn)樵谛薷腄ataFrame列值的時(shí)候經(jīng)常遇到bug，但到目前還沒把這種錯(cuò)誤復(fù)現(xiàn)出來。
DataFrame是Pandas中的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，本篇博客主要介紹如何DataFrame中某一列的值進(jìn)行修改。
1 常規(guī)方法
這部分主要介紹修改DataFrame列值的常規(guī)方法。為了方便后續(xù)說明先構(gòu)建如下數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([['A',1],['B',2],['C',5],['D',4],['E',10],['F',13],['G',8]],
columns=['col_1','col_2'],
index=list('abcdefg'))
df結(jié)果如下：
- 使用常量修改DataFrame列的值
使用一個(gè)常量對(duì)DataFrame列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改時(shí)，代碼舉例如下：
df1=df.copy() df1['col_1']='H' df1.loc[['a','c','d'],'col_2']=100 #將指定索引的列值進(jìn)行修改 df1.iloc[4:,-1]=200
df1的結(jié)果如下：
- 使用List\array修改DataFrame列的值
當(dāng)需要對(duì)DataFrame列中的多個(gè)值進(jìn)行修改時(shí)，可以使用List或array等變量型數(shù)據(jù)來對(duì)其進(jìn)行修改。具體代碼如下：
df2=df.copy() df2['col_1']=list(range(7)) df2.loc[df2.index<='d','col_2']=np.array([15,20,25,30]) df2.iloc[4:,-1]=np.array([10,5,0])
df2的結(jié)果如下：
- 使用Series/DataFrame修改DataFrame列的值
除了以上兩種數(shù)據(jù)類型之外，還可以使用Series型數(shù)據(jù)來修改DataFrame列的值。但使用這種方法時(shí)，需要索引對(duì)齊，否則會(huì)出錯(cuò)。具體舉例如下：
df3=df.copy()
df3['col_1']=pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) #索引不對(duì)齊時(shí)不會(huì)報(bào)錯(cuò)，但沒有成功修改列值。
df3.loc[['a','b','c'],'col_2']=pd.Series([100,200,300],index=list('abc'))
df3.iloc[3:,-1]=pd.DataFrame([[4000],[5000],[6000],[7000]],index=list('cdef'))
其結(jié)果如下：
2. replace方法
DataFrame對(duì)象自帶的方法replace()也可以實(shí)現(xiàn)列值的修改。該方法中的參數(shù)主要有以下幾個(gè)：
| 參數(shù) | 作用 |
|---|---|
| to_replace | 確定需要修改列值的數(shù)據(jù)。可接受的數(shù)據(jù)類型有：str, regex, list, dict, Series, int, float, or None |
| value | 指定修改后的值?？山邮艿臄?shù)據(jù)類型有：scalar, dict, list, str, regex, default None |
| inplace | 是否本地置換 |
| limit | 指定前后填充的最大次數(shù) |
| regex | 正則表達(dá)式符號(hào)。如果需要在to_replace中使用字符串形式的正則表達(dá)式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的話，需要將其設(shè)置為True。 |
| method | 填充方式。‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None |
創(chuàng)建如下數(shù)據(jù)，具體如下：
df=pd.DataFrame([['A','A'],['B','B'],['C',5],['D',4]],
columns=['col_1','col_2'],
index=list('abcd'))
df的結(jié)果如下：
- 對(duì)整個(gè)DataFrame中的指定數(shù)據(jù)進(jìn)行替換
#A替換為aaa,B替換為bbb,4替換為100
df_1=df.replace(to_replace=['A','B',4],value=['aaa','bbb',100])
#將A替換為AAAA
df_2=df.replace(to_replace='A',value='AAAA')
#將A替換為AAAAA,5替換為2000
df_3=df.replace(to_replace={"A":'AAAAA',5:2000})
其結(jié)果如下：
- 對(duì)DataFrame中的不同列指定不同的替換方式
#對(duì)于col_1列：將A替換為1，B替換為2
#對(duì)于col_2列：將A替換為100，B替換為200
df_4=df.replace({"col_1":{'A':1,'B':2},"col_2":{"A":100,"B":200}})
其結(jié)果如下：
- 使用正則表達(dá)式篩選數(shù)據(jù)
#將A\B替換成new df_5=df.replace(to_replace=r'[AB]',value='new',regex=True)
其結(jié)果如下：
補(bǔ)充：DataFrame修改某一行某一列的值[坑點(diǎn)]
# df.iloc[index]['column_name'] = val 這種方式是錯(cuò)誤的 df['column_name'].iloc[i] = val # 正確
總結(jié)
到此這篇關(guān)于使用Pandas修改DataFrame中某一列值的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas修改DataFrame某一列的值內(nèi)容請(qǐng)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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