DataFrame里的replace替換方式
DataFrame里的replace替換
一對(duì)一替換
在Python中對(duì)某個(gè)值進(jìn)行替換利用的是replace()方法，replace(A,B)表示將A替換成B。
有時(shí)候要對(duì)整個(gè)表進(jìn)行替換，比如對(duì)全表中的缺失值進(jìn)行替換，這個(gè)時(shí)候replace()方法就相當(dāng)于fillna()方法了。
多對(duì)一替換
多對(duì)一替換就是把一塊區(qū)域中的多個(gè)值替換成某一個(gè)值，已知現(xiàn)在有三個(gè)異常年齡（240、260、280），需要把這三個(gè)年齡都替換成正常范圍年齡的平均值33，該怎么實(shí)現(xiàn)呢？
在 Python 中實(shí)現(xiàn)多對(duì)一的替換比較簡(jiǎn)單，同樣也是利用 replace()方法， replace([A,B],C)表示將A、B替換成C。
多對(duì)多替換
多對(duì)多替換其實(shí)就是某個(gè)區(qū)域中多個(gè)一對(duì)一的替換。比如將年齡異常值240替換成平均值減一，260替換成平均值，280替換成平均值加一，該怎么實(shí)現(xiàn)呢？
在Python中若想實(shí)現(xiàn)多對(duì)多的替換，同樣是借助replace()方法，將替換值與待替換值用字典的形式表示，replace({"A":"a","B":"b"}表示用a替換A，用b替換B。
解決dataframe替換值失敗的問(wèn)題
問(wèn)題描述
最近在寫大作業(yè)，有兩個(gè)dataframe，其中一個(gè)是存在缺失值的，其缺失值可以從另一個(gè)dataframe里找到。
df1為需要填充的數(shù)據(jù)，這里僅以新增無(wú)癥狀為例；df2為要填充進(jìn)去的參考值。
錯(cuò)誤原因
需要通過(guò)兩者時(shí)間相同進(jìn)行篩選，然后將對(duì)應(yīng)值進(jìn)行修改，但是之前總無(wú)法修改，原因是.iloc的用法用錯(cuò)了，之前的錯(cuò)誤語(yǔ)句如下：
for i in range(len(df1)):
for j in range(len(df2)):
if df1.iloc['日期'][i]==df2.iloc['日期'][j]:
df1.iloc['新增無(wú)癥狀'][i]=df2.iloc['本土新增無(wú)癥狀'][j]后來(lái)查了好多博客也沒找到問(wèn)題解決方法，后來(lái)看到了這個(gè)，簡(jiǎn)直救了大命
修后的語(yǔ)句
for i in range(len(df1)):
for j in range(len(df2)):
if df1['日期'].iloc[i]==df2['日期'].iloc[j]:
df1['新增無(wú)癥狀'].iloc[i]=df2['本土新增無(wú)癥狀'].iloc[j]總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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