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使用pandas對(duì)矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行替換處理的方法

 更新時(shí)間:2018年04月11日 16:03:59   作者:grey_csdn  
下面小編就為大家分享一篇使用pandas對(duì)矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行替換處理的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

使用pandas處理向量化的數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)的替換時(shí)不僅僅能夠進(jìn)行字符串的替換也能夠處理數(shù)字。

做簡(jiǎn)單的示例如下:

In [4]: data = Series(range(5))
In [5]: data
Out[5]: 
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
dtype: int64
In [6]: data.replace(3,333)
Out[6]: 
0   0
1   1
2   2
3  333
4   4
dtype: int64
In [7]: data
Out[7]: 
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
dtype: int64
In [8]: data.replace({2:np.nan,4:444})
Out[8]: 
0   0.0
1   1.0
2   NaN
3   3.0
4  444.0
dtype: float64

從上面可以看出,替換可以進(jìn)行單個(gè)數(shù)字的替換,也可以穿入一個(gè)字典進(jìn)行一個(gè)序列的替換。

簡(jiǎn)單的替換雖然也可以通過(guò)賦值進(jìn)行修改,但是通過(guò)賦值進(jìn)行修改的時(shí)候一般首先得進(jìn)行數(shù)據(jù)替換對(duì)象的查找。但是,通過(guò)Series對(duì)象的replace方法進(jìn)行數(shù)據(jù)替換的方便之處則在于省掉了數(shù)據(jù)對(duì)象的查詢。

這篇使用pandas對(duì)矢量化數(shù)據(jù)進(jìn)行替換處理的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,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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