Pandas Dataframe替换值
是指使用Pandas库中的Dataframe对象对数据表中的某些值进行替换操作。Dataframe是一个二维的表格数据结构，类似于Excel表格，可以存储不同类型的数据。
在Pandas中，可以使用replace()函数来实现值的替换操作。replace()函数可以接受一个字典作为参数，该字典的键表示要被替换的值，对应的值表示替换后的新值。也可以直接传入旧值和新值作为参数。
Pandas Dataframe替换值的优势：
- 灵活性：Pandas Dataframe提供了丰富的替换选项，可以根据具体需求进行定制化的替换操作。
- 效率：Pandas是基于NumPy构建的，具有较高的计算效率，在处理大规模数据时能够快速完成替换操作。
- 数据一致性：替换操作可以帮助我们维持数据的一致性，确保数据的准确性和完整性。
Pandas Dataframe替换值的应用场景：
- 数据清洗：在数据分析和挖掘的过程中，常常需要对数据进行清洗和预处理，替换值可以帮助我们处理缺失值、异常值等问题。
- 数据转换：有时候需要将某些特定的值替换为其他值，以满足后续的分析或建模需求。
- 数据规范化：在数据集成和整合的过程中，可能会遇到不同数据源之间值的映射关系，通过替换可以实现值的一致性。
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以上是对Pandas Dataframe替换值的完善且全面的答案，希望能够满足您的需求。
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1回答
我用下面的代码创建了一个DataFrame： import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pandas.read_csv('cost_revenue_clean_v1.csv')
data.describe()
X = DataFrame(data,columns = ['production_budget_usd']
浏览 18提问于2020-04-28得票数 0
我有一个pandas.DataFrame，我想把它转换成一个MultiIndexed pandas.DataFrame。
import numpy
import pandas
import itertools
xs = numpy.linspace(0, 10, 100)
ys = numpy.linspace(0, 0.1, 20)
zs = numpy.linspace(0, 5, 200)
def func(x, y, z):
return x * y / z
vals = list(itertools.product(xs, ys, zs))
result = [func
浏览 3提问于2016-11-09得票数 10
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我试图使用pandas.where()从数据帧中的列中删除负值。
删除负值的最明显方法是在列上运行pandas.abs()。所以：
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame([-1,-1,-3,-4,-5],columns=["amount"])
frame.amount = frame.amount.abs()
但是我想使用pandas.where()来尝试同样的方法。因此，我尝试了以下几点：
frame.amount = frame["amount"].where(frame["amount"] &
浏览 0提问于2019-05-27得票数 2
回答已采纳
我正在尝试跳过在加载到pandas数据帧时产生比预期更多的列的行。
就像这个Pandas选项:当error_bad_lines = False时，pandas将跳过这些行。
如何使用to-pandas-dataframe()实现这一点？
谢谢。
浏览 24提问于2020-11-17得票数 1
在使用rpy2包将保存在R中的dataframe转换为Python时，我遇到了一个问题。
import os
os.environ['R_HOME'] = '/Library/Frameworks/R.framework/Resources'
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects import pandas2ri
# define a trivial dataframe in R
ro.r('n = c(1,2)')
ro.r("b = c(NA,'def')
浏览 4提问于2017-02-14得票数 2
1回答
将数据帧转换为字符串
、、、、
我希望将Pandas数据帧转换为string，以便在regex中使用。
输入数据：
SRAVAN
KUMAR
RAKESH
SOHAN
import re
import pandas as pd
file = spark.read.text("hdfs://test.txt")
pands = file.toPandas()
schema: pysark.sql.dataframe.DataFrame
result = re.sub(r"\n","",pands,0,re.MULTILINE)
print(result)
SRAVAN
浏览 5提问于2022-06-10得票数 0
2回答
我正在尝试加载一个arff文件，并将数据转换为pandas数据帧。然而，当我这样做时，数据可以在上获得：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import arff
dataframe, meta = arff.loadarff('chronic_kidney_disease.arff')
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
dataframe.head()
我得到以下错误：
ValueError: yes value not in ('yes',
浏览 7提问于2020-06-30得票数 0
我在Pandas中有一个这样的数据帧： # https://www.datasciencemadesimple.com/reshape-long-wide-pandas-python-pivot-function/
import pandas as pd
import numpy as np
from platform import python_version
print(python_version()) #3.7.7
#Create a DataFrame
d = {'countries':['A','B','C'
浏览 75提问于2020-10-18得票数 0
Pandas有isnull()和NaN ()方法来替换DataFrames中的填充值。我有一个数据集，其中大部分是字符串类型的列，但一些列中散布着一些浮点值。在Pandas中有没有一些等价的方法来查找和替换它们？ 因此，如果我有一个这样的DataFrame： In [60]: df1=pd.DataFrame([[1.0,'foo'],[2.0,1.0],[float('NaN'),'bar'],[4.0,0.0],[5.0,'baz']],columns=['fval','sval'])
In
浏览 13提问于2020-03-29得票数 0
print type (analysis['SMA_22'])
<class 'pandas.core.series.Series'>
analysis['SMA_22'].fillna('0').pct_change()
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'
analysis.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2015-04-17得票数 0
我有一台dataframe。我想要将某些行的所有列的值替换为默认值。有没有办法通过pandas apply函数做到这一点？
这是数据帧
import pandas as pd
temp=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7],'c':['p','q','r','s','t','u']})
mylist=['p','t']
如何将列a和b中的值替换为默认值0，其中
浏览 13提问于2016-07-21得票数 2
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2回答
当创建具有None值的Pandas DataFrame时，它们被转换为NaN
> df = pd.DataFrame({'a': [0, None, 2]})
> df
a
0 0.0
1 NaN
2 2.0
如果我按索引将值设置为None，则情况相同：
> df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2]})
> df["a"].iloc[1] = None
> df
a
0 0.0
1 NaN
2 2.0
然而，如果我做一个替换，奇怪的事情就会
浏览 8提问于2020-05-14得票数 2
回答已采纳
以下代码：
print(PB_PID_group)
print(type(PB_PID_group))
给了我：
PI
. [., 5398, 5482, 5467]
1311 [5185, ., 5398, 5467, 5576]
1667 [., 6446]
3352 [.]
935 [.]
Name: PID, dtype: object
<class 'pandas.core.series.S
浏览 0提问于2016-12-26得票数 1
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1回答
我有一个DataFrame，它的日期没有全部正确填写。我需要清理一些日期，以便Pandas.to_datetime能够解析这些信息。
这是我的DataFrame：
import pandas
datums = {'Naam': ['Alfa', 'Beta', 'Gamma', 'Delta', 'Epsilon', 'Zieta', 'Icta', 'Thieta',
'Jotta', 'Ka
浏览 1提问于2020-05-29得票数 3
回答已采纳
我创建了一个只包含字符串的单列pandas DataFrame。一行为空。当我在磁盘上写入文件时，空行得到一个空引号"“，而我根本不想要引号。以下是如何复制该问题的方法：
import pandas as pd
df = "Name=Test\n\n[Actual Values]\nLength=12\n"
df = pd.DataFrame(df.split("\n"))
df.to_csv("C:/Users/Max/Desktop/Test.txt", header=False, index=False)
输出文件应如下所示：
Na
浏览 1提问于2013-12-19得票数 4
我需要计算dataframe的第一列的平均值，我可以使用mean()方法进行计算。问题是:有时，数据中有-9999个值表示缺失的观测值。我知道在计算Pandas中的平均值时，NaN值本质上是跳过的，当然-9999值不是这种情况。
这是我试过的代码。它计算列的平均值，但通过在计算中取-9999值：
df=pandas.DataFrame([{2,4,6},{1,-9999,3}])
df[0].mean(skipna=-9999)
但它的平均值为-4998.5，这显然是用-9999计算得出的。
浏览 7提问于2015-01-27得票数 4
回答已采纳
对于当前的项目，我计划清除Pandas DataFrame的空值。为此，我想使用pd.DataFrame().fillna()，它显然是数据清理的可靠解决方案。 但是，在运行下面的代码时，我收到了以下错误ValueError: Must specify a fill 'value' or 'method'。我尝试了几种方法来重写df = pd.DataFrame().fillna()行，但都没有达到预期的结果。 有没有什么聪明的调整可以让它运行起来？ import string
import json
import pandas as pd
# Loadin
浏览 1101提问于2020-07-14得票数 2
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考虑下面的pandas.DataFrame
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({
... "sym": ["a", "b", "c"],
... "del": [1, 2, 3]
... })
并考虑以下dict
>>> d = [{"sid": 99, "sym": "b"}, {"sid": 88, "sym
浏览 1提问于2020-03-18得票数 1
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我不明白为什么会发生这个错误。
代码为：
In [1]: import pandas
In [2]: df=pandas.Dataframe<[[2,4,6],[7,8,9]]>
File "<ipython-input-2-f02f395d63af>", line 1
df=pandas.Dataframe<[[2,4,6],[7,8,9]]>
错误信息如下：
^
SyntaxError: invalid syntax
然后它又发生了：
In [3
浏览 4提问于2018-05-12得票数 0
2回答
数字值的会计格式通常使用货币字符，并经常使用括号表示负值。零也可以表示为-或$-。当这样的系列被导入到Pandas DataFrame中时，它就是一个对象类型。我需要将其转换为数字类型，并正确地解析负值。
下面是一个例子：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':['123.4', '234.5', '345.5', '456.7'],
浏览 5提问于2015-10-31得票数 1
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什么是header=0在pandas中，它将第一行识别为gspread中的标题
熊猫进口声明(正确)
import pandas as pd
# gcp / google sheets URL
df_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wKtvNfWSjPNC1fNmTfUHm7sXiaPyOZMchjzQBt1y_f8/edit?usp=sharing"
raw_dataset = pd.read_csv(df_URL, na_values='?',sep=';'
浏览 23提问于2022-03-10得票数 5
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1回答
我的pandas DataFrame格式如下 |Header|Text |
|------|-------|
| AB |yale |
| BC |grass |
| BC |window |
| AB |school |
| BC |student| 我的期望是将该DataFrame转换为以下格式 | AB | BC |
|------|-------|
| yale | grass |
| yale | window|
|school|student| 到目前为止，我似乎找不到一种方法来获得预期的格式。我需要帮助。
浏览 17提问于2021-04-07得票数 1
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3回答
我正在尝试使用列多索引数据格式，但我不太明白如何处理缺少级别的列。作为MWE，我创建了一个像这样的虚拟数据文件
In [4]: df = pd.DataFrame(
...: np.random.rand(2, 4),
...: columns=pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2]])
...: )
...: df[('C', np.nan)] = 3
...: df
Out[4]:
A
浏览 0提问于2022-04-21得票数 1
我在Python 3中运行Pandas，我注意到以下内容：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from numpy import nan
df = DataFrame([[1, nan], [nan, 4], [5, 6]])
print(df)
df2 = df
df2.fillna(0)
print(df2)
返回以下内容：
0 1
0 1 NaN
1 NaN 4
2 5 6
0 1
0 1 NaN
1 NaN 4
2 5 6
同时
浏览 2提问于2015-12-02得票数 4
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1回答
与熊猫和娜的点积
、、
我有一个带有Na的pandas数据帧，并想使用dot产品： 以下是MWE： import pandas as pd
import numpy as np
d = {'col1': [np.nan, 2], 'col2': [3, 4]}
weight =[1,2]
df = pd.DataFrame(d)
df.dot(weight) 输出给出了第一行中的NAs。 0 NaN
1 10.0
dtype: float64 忽略df第一行中的Na的方法是什么？ 预期输出应为： 0 6
1 10
dtype: float64
浏览 13提问于2021-05-06得票数 1
我想向Pandas DataFrame添加更多的行。但是，对于类型为float64的列，我需要计算以前的3-观察滚动平均值，而不是简单地重复。在下面的DataFrame Score1列中，类型为float64。
对于month列，我需要增加+1。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Month' : [1,2,3],
'Year' : [2021,2021,2021],
'Label'
浏览 0提问于2021-12-22得票数 0
2回答
使用pandas：
df = pd.DataFrame({'n':['d','a','b','c','c','a','d','b'], 'v':[1,2,1,2,2,1,1,1]})
如何重命名df.n中的元素，使a更改为x，b更改为y，c更改为w，d更改为z，结果如下：
n v
0 z 1
1 x 2
2 y 1
3 w 2
...
浏览 0提问于2013-08-31得票数 14
回答已采纳
我从借用这个例子。我有这样的数据：
# Import pandas package
import pandas as pd
# Define a dictionary containing ICC rankings
rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England',
'New Zealand', 'Australia'],
'od
浏览 3提问于2021-03-10得票数 3
回答已采纳
更新
我为一个docker-container运行了一个jupyter-notebook，但是当运行pandas-based块时，几秒钟后系统返回：
内核重新启动：.ipynb的内核似乎已经死亡。它将自动重启。
只有重新启动内核的选项。
下面是产生消息的代码块：
import pandas as pd
def remove_typos(string):
string=str(string)
string=str(string).replace('≤', '')
string=str(string).replace('
浏览 8提问于2021-06-24得票数 2
我正在编写一个函数来帮助两个表之间的DataFrame合并。该函数使用第二个DataFrame中的变量在第一个DataFrame中创建映射键。
当我试图在函数的末尾包含.fillna(method=)时，我的问题就出现了。
# Import libraries
import pandas as pd
# Create data
data_1 = {"col_1": [1, 2, 3, 4, 5], "col_2": [1, , 3, , 5]}
data_2 = {"col_1": [1, 2, 3, 4, 5], "col_3"
浏览 3提问于2020-01-09得票数 2
回答已采纳
2回答
我想在Pandas DataFrame中使用常用值填充NaN值。我使用函数describe检查某些级数中的通用值。如何使用此公共值填充NaN值？
浏览 16提问于2019-12-20得票数 0
<code>A0</code>
我有下面的col1 DataFrame，我想创建另一个列来比较Pandas的前一行，看看该行的值是否大于前一行的值。它应该如下所示：
<code>A1</code>
谢谢。
浏览 31提问于2020-11-16得票数 3
回答已采纳
我在前面的一个问题上犯了一个小错误(Pandas Dataframe Question: Subtract next row and add specific value if NaN) import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'label': 'a a b a c c b b c'.split(), 'Val': [2,2,6, 8, 14, 14,16, 18, 22]})
df
label Val
0 a 2
1 a 2
2 b 6
3 a 8
4 c
浏览 19提问于2020-10-29得票数 1
回答已采纳
1回答
使用Tensorflow 2.0 alpha，当我试图使用以下数据创建一个ValueError: Can't convert Python sequence with mixed types to Tensor时，我收到了错误tf.data.Dataset：
显然，数据类型是混合的。Sex是字符串，Age是浮点数/双，SibSp和Parch是整数等等。
我的(Python3)代码将这个Pandas转换为一个tf.data.Dataset，它基于Tensorflow关于的教程，如下所示：
def df_to_dataset(dataframe, shuffle=True, b
浏览 1提问于2019-05-23得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个dataframe，我使用了以下代码的样式，但只要条件满足，即红色。我想将值替换为0。我使用了applymap(函数子集=‘col1’，'col2')，它返回样式化的dataframe，但是我也需要替换值。
import pandas as pd
import numpy as np
def applystyle(value):
if float(value) < 1.0:
color = 'red'
else:
color = 'white'
return 'bac
浏览 2提问于2019-03-22得票数 5
Dataframe：
import pandas as pd
d = {'A': ['B_502_ZZZ_01', 'B_400__01']}
df = pd.DataFrame(data=d)
我试过：
def f(x):
x = x.split('_')[2]
if x=='':
x = x.replace('', 'ZZZ')
return x
else:
return x
df['A'].apply(f)
输出需要全值，不仅仅是第二位。我可以
浏览 4提问于2022-05-27得票数 -1
回答已采纳
2回答
import pandas as pd
data = {'Account':['Paul','Jenn']}
df = pd.DataFrame(data=data)
对于paul和Jenn，需要的输出分别是1和2，解决方案的基础是为一个更大的数据集形成一个for循环，用数字值替换帐号名。
浏览 7提问于2022-06-14得票数 0
1回答
从数据框中提取值
、、
第一个和第二个数据帧如下：
import pandas as pd
d = {'0': [2154,799,1023,4724], '1': [27, 2981, 952,797],'2':[4905,569,4767,569]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
和
d={'PART_NO': ['J661-03982','661-08913', '922-8972','661-00352','661-06291','&#
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
1回答
当我们有一个数据类型为字符串的列和类似于col1 col2 1 .89的值时，我们将面临一个错误。
所以，当我们使用
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
# Execution logic goes here
print('Input pandas.DataFrame #1:')
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.kernel_approximation import RBFSampler
浏览 3提问于2015-05-08得票数 3
1回答
我正在尝试识别以下潘达斯数据的跳转点。
# import Pandas library
import pandas as pd
label1 = ['422','422','422','428','428','453','453','453','453','453','421','421','421','421','421']
label2 = ['
浏览 0提问于2018-07-10得票数 2
回答已采纳
为什么在下面的示例中找不到匹配时，difflib.get_close_matches会抛出“列表索引超出范围”错误？
from pandas import DataFrame
import difflib
df1 = DataFrame([[1,'034567','Foo'],
[2,'1cd2346','Bar']],
columns=['ID','Unit','Name'])
df2 = DataFrame([
浏览 1提问于2016-04-11得票数 0
2回答
因此，我有一个熊猫dataframe，并且我试图将每个值(在我的例子中是一个字符串)替换为一个列表的元素，如果该字符串包含thyat元素(一个子字符串)。为了澄清，我有一个简单的dataframe：
data = {'column': ['I have a dog', 'and I have two cats', 'I have nothing', 'I like pandas', " "]}
df = pd.DataFrame(data)
list = ['dog', 'c
浏览 10提问于2021-12-16得票数 2
回答已采纳
我正在尝试从官方的熊猫文档中做。因此，pandas.DataFrame.fillna基本上填充了dataframe的"myc“列中的NaN值，其值为1。
数据数据
df
myc B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
代码1
values = {'myc': 1}
df.fillna(value=values)
结果目标1
myc B C D
0 1.0 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
浏览 5提问于2020-10-13得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将表格从维基百科页面导入到Pandas中，然而，我面临着多个编码问题，并且不知道如何解决它们。 import wikipedia as wp
import numpy as np
import pandas as pd
wiki_page = 'Climate_of_Italy'
html = wp.page(wiki_page).html()
def dataframe_cleaning(table_number=int):
global html
df = pd.read_html(html, encoding='utf-8'
浏览 18提问于2021-03-25得票数 0
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1回答
我已经从.csv文件中提取了列名，现在我想使用regex表达式来大写单词的第一个字母和_字符之后的第一个字母。例子: loan_status -> Loan_Status
Loan_ID
loan_status
Principal
terms
effective_date
due_date
paid_off_time
past_due_days
age
education
Gender
这就是我到目前为止想出的(^[a-z])+\w+
更新多亏了Wiktorż，这就是我想出来的。我想知道是否有一种更紧凑的方式来做下面的事情。
import csv
import pandas as pd
浏览 1提问于2020-05-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经按需要对CSV文件进行了排序，并附加了一列以正确地对数据进行排序。但是，在使用concat (我认为这是问题所在)时，输出CSV文件已更改为(0L，'HeadingTitle')。我只希望它是HeadingTitle。
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas.util.testing as tm; tm.N = 3
data = pd.DataFrame.from_csv('MYDATA.csv')
byqualityissue = data.groupby(["CompanyNa
浏览 3提问于2015-06-09得票数 2
回答已采纳
结果左连接中的行数比左数据帧中的行数多。 # Importing Pandas and changing it's call to pd
import numpy as np
import pandas as pd
SalesDF = pd.read_csv(r"C:\Users\USER\Documents\Reports\SalesForAnalysis.csv")
print("This is the Sales shape")
print(SalesDF.shape)
CustInfoDF = pd.read_csv(r"C:\U
浏览 47提问于2020-12-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个PostgreSQL数据库。Pandas有一个“to_sql”函数，可以将数据帧的记录写入数据库。但我还没有找到任何文档，说明在我使用完dataframe时如何使用pandas更新现有的数据库行。
目前，我可以使用pandas read_sql_table将数据库表读取到数据帧中。然后，我会根据需要处理数据。但是，我还不能弄清楚如何将该数据帧写回数据库以更新原始行。
我不想覆盖整个表。我只需要更新最初选择的行。
浏览 73提问于2015-04-13得票数 25
对于当前的项目，我正在使用一个来自JSON文件的大型Pandas DataFrame。
只要在Pandas中调用JSON文件的特定对象，我就会得到一些关键错误，比如KeyError: 'date' (行df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) )。
我已经将标识符/对象的措辞排除为错误的可能来源。是否有任何智能调整使此代码工作？
JSON文件具有以下结构：
[
{"stock_symbol": "AMG", "date": "2013-01-01"
浏览 2提问于2020-07-14得票数 0
回答已采纳
我想知道为什么HDFStore会在pandas中的字符串列上给出警告。我认为它可能是我的实际数据库中的NaNs，但在这里尝试它会给我两个列的警告，即使其中一列不是混合的，只是字符串。
使用.13.1 pandas和3.1.1表
In [75]: d1 = {1:{'Mix': 'Hello', 'Good': 'Hello'}}
In [76]: d2 = {2:{'Good':'Goodbye'}}
In [77]: d2_df = pd.DataFrame.from_dict(d2,orie
浏览 3提问于2014-06-06得票数 4
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