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自学教程:pandas 数据替换大全 python对csv的列按字典替换

51自学网 2023-10-29 17:08:31
  python
这篇教程pandas 数据替换大全 python对csv的列按字典替换写得很实用,希望能帮到您。

我实际使用的

import pandas as pd
file_path=r"./train.csv"
df = pd.read_csv(file_path, encoding=‘utf-8’)   #using pandas to read in the CSV file
#let's say in this dataframe you want to do corrections on the 'column for correction' column
dict = {"INFJ":0, "ENTP":1, "INTP":2, "INTJ":3, "ENTJ":4, "ENFJ":5, "INFP":6, "ENFP":7, "ISFP":8, "ISTP":9, "ISFJ":10, "ISTJ":11, "ESTP":12, "ESFP":13, "ESTJ":14, "ESFJ":15 }
data=df['type']
data=data.replace(dict,inplace=True)
print(df)
df.to_csv('train1.csv')


pandas 数据替换大全

 

文章目录

  • replace():替换
  • 替换全部或者某一行
    • 一、整个表全部替换
      • 数据
      • 示例
    • 二、某一列替换
  • 替换指定的某个或多个数值(用字典的形式)
    • 用列表方式
      • 如果想替换的新值一样
    • 替换某个数据的部分内容
    • 正则表达式替换

 

replace():替换

语法:字符串序列.replace(旧字串,新字串,替换次数)

注意:替换数次如果超过了字串的出现次数,就替换所有字串。

替换全部或者某一行

一、整个表全部替换

数据

在这里插入图片描述

示例

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
data.replace('城八区','海淀区',inplace=True)
print(data)

在这里插入图片描述

二、某一列替换

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
#data.replace('城八区','海淀区',inplace=True)
data['城市2'].replace('城八区','海淀区',inplace=True)
print(data)

在这里插入图片描述

替换指定的某个或多个数值(用字典的形式)

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
dic={'A':20,'B':30}
data.replace(dic,inplace=True)
print(data)

在这里插入图片描述

用列表方式

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
data.replace(['A','B'],[20,30],inplace=True)
print(data)

在这里插入图片描述

如果想替换的新值一样

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
data.replace(['A','B'],20,inplace=True)
print(data)

在这里插入图片描述

替换某个数据的部分内容

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
data['城市']=data['城市'].str.replace('城八','市')
print(data)

在这里插入图片描述

正则表达式替换

import pandas as pd
path='C:/Users/Admin/Desktop/pandas/替换.xlsx'
data=pd.read_excel(path)
data.replace('[A-Z]',88,regex=True,inplace=True)
print(data)

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