pandas|pandas Dataframe实现批量修改值的方法
目录
- 1.使用iloc对数据进行批量修改
- 2.对数据进行判定后,相互+/-/某个数*
- 第一种方法：使用内置函数where函数
- 第二种方法：使用mask函数
- 第三种方法：replace函数
1.使用iloc对数据进行批量修改 使用iloc最简单的就是将数据批量修改为某个特定的值
以下是我随便写入的数据：
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现在将[‘d’,‘e’]列,[2,3,4]行的数据全部修改为0
import pandas as pddata = https://www.it610.com/article/pd.read_excel('some_chaneg.xlsx')data1 = datadata1.iloc[2:5,3:] = 0data1
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.iloc用法[],先行后列,并且都是不包含最后一个元素，例如取[2,3,4]就是[2:5],列同样遵循此规则
2.对数据进行判定后,相互+/-/某个数*
第一种方法：使用内置函数where函数
Series.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='rais',...)
解释下来就是如果cond为真,则保持原来的值,否则替换为other，这里的cond和other参数由我们自己写入控制
# data2为data数据的一部分data2 = data.iloc[0:,1:]print(data2)data2.where(data2>25, data2+5,inplace=True)
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选取data2中<25的数据,全部加上5
第二种方法：使用mask函数
mask和where刚好相反
mask(cond, other=nan)
- where：替换条件(condition)为False处的值
- mask：替换条件(condition)为True处的值
data2.mask(data2<25, data2+5, inplace=True)
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第三种方法：replace函数
replace可以替换文本值，也可以使用字典替换多个值,也可以使用正则表达式嵌套方法,替换很多不同的值
替换文本值：
# 替换文本值data3 = datadata3.replace('wange', 'sheng', inplace=True)data3
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替换多个值
将所有的0和1互换：
# 替换多个值# 将所有的0和1互换data3.replace({1:0,0:1},inplace=True)
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运用正则表达式：
将所有含英文字母的全部变成Anonymous
# 切记使用正则表达式的时候,一定要添加上regex=Truedata3.replace('[a-zA-Z]+','Anonymous',regex=True,inplace=True)
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