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Python pandas替换指定数据的方法实例

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  1. 引言

Pandas是一个高级数据操作和分析库，主要用于数据分析、清洗、处理和可视化。其中，替换指定数据是Pandas中常见的操作。本文将详细讲解Python pandas如何替换指定数据的方法，包括以下几个方面：

1）.replace()方法对指定数据进行替换；

2）.loc[]方法通过布尔索引和标签索引替换指定数据；

3）使用.applymap()方法替换DataFrame对象中指定数据。

  1. 使用.replace()方法对指定数据进行替换

.replace()方法用于在Series和DataFrame对象中执行全局或条件性的替换操作。下面是一个简单的示例，通过replace()方法将序列对象中值为Nan的元素替换为’0’：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series([2, 3, np.nan, 'hello', np.nan])
data.replace(np.nan, '0')

在上面的代码中，我们使用pandas库的Series()方法创建了一个Series对象。然后我们使用replace()方法，将Series对象中的np.nan值替换为字符串’0’。replace()方法的第一个参数为需要替换的值，第二个参数为替换成的新值。

  1. .loc[]方法通过布尔索引和标签索引替换指定数据

使用.loc[]方法可以实现通过布尔索引和标签索引替换指定数据的操作。.loc[]方法可以通过行标签或列标签选择DataFrame对象的数据，也可以使用布尔索引选择数据。下面是一个示例，通过标签索引将DataFrame对象中某一列的数据替换为新的值：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({
'name':['Alex', 'Jack', 'Jimmy', 'Regan', 'Tom'],
'age':[10, 12, 13, 14, 11],
'gender':['M', 'M', 'F', 'M', 'F']
})
data.loc[1:3, 'name'] = 'Gary'
print(data)

在上面的代码中，我们使用pandas库的DataFrame()方法创建了一个DataFrame对象。然后我们使用.loc[]方法，选择了在1~3行，name列的数据，将这些数据替换为字符串’Gary’。这里的第一个参数为行标签，第二个参数为列标签。

  1. 使用.applymap()方法替换DataFrame对象中指定数据

使用.applymap()方法可以替换DataFrame对象中指定数据。.applymap()方法将函数应用于DataFrame对象中的所有元素。下面是一个示例，通过.applymap()方法将DataFrame对象中的值为1和2的数据替换为新的值：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 3, size=(5, 5)))
data = data.applymap(lambda x: x+3 if x in [1, 2] else x)
print(data)

在上面的代码中，我们使用numpy库生成了一个随机的5行5列的矩阵，然后我们使用.applymap()方法，将值为1和2的数据替换为新的值。这里我们使用lamda函数匿名定义一个函数，在函数中指定要替换的数据和替换成的新值。

  1. 结论

本文详细讲解了Python pandas如何替换指定数据的三种方式，包括使用.replace()方法对指定数据进行替换、使用.loc[]方法通过布尔索引和标签索引替换指定数据、使用.applymap()方法替换DataFrame对象中指定数据。其中，.replace()方法简单易用，.loc[]方法具有较高的自由度，.applymap()方法可以使用自定义的函数实现更灵活的替换操作。

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