DataFrame里的replace替換

一對一替換

在Python中對某個值進行替換利用的是replace()方法，replace(A,B)表示將A替換成B。

有時候要對整個表進行替換，比如對全表中的缺失值進行替換，這個時候replace()方法就相當于fillna()方法了。

多對一替換

多對一替換就是把一塊區(qū)域中的多個值替換成某一個值，已知現(xiàn)在有三個異常年齡（240、260、280），需要把這三個年齡都替換成正常范圍年齡的平均值33，該怎么實現(xiàn)呢？

在 Python 中實現(xiàn)多對一的替換比較簡單，同樣也是利用 replace()方法， replace([A,B],C)表示將A、B替換成C。

多對多替換

多對多替換其實就是某個區(qū)域中多個一對一的替換。比如將年齡異常值240替換成平均值減一，260替換成平均值，280替換成平均值加一，該怎么實現(xiàn)呢？

在Python中若想實現(xiàn)多對多的替換，同樣是借助replace()方法，將替換值與待替換值用字典的形式表示，replace({"A":"a","B":"b"}表示用a替換A，用b替換B。

解決dataframe替換值失敗的問題

問題描述

最近在寫大作業(yè)，有兩個dataframe，其中一個是存在缺失值的，其缺失值可以從另一個dataframe里找到。

df1為需要填充的數(shù)據(jù)，這里僅以新增無癥狀為例；df2為要填充進去的參考值。

錯誤原因

需要通過兩者時間相同進行篩選，然后將對應值進行修改，但是之前總無法修改，原因是.iloc的用法用錯了，之前的錯誤語句如下：

for i in range(len(df1)):
    for j in range(len(df2)):
        if df1.iloc['日期'][i]==df2.iloc['日期'][j]:
            df1.iloc['新增無癥狀'][i]=df2.iloc['本土新增無癥狀'][j]

后來查了好多博客也沒找到問題解決方法，后來看到了這個，簡直救了大命

解決辦法參考

修后的語句

for i in range(len(df1)):
    for j in range(len(df2)):
        if df1['日期'].iloc[i]==df2['日期'].iloc[j]:
            df1['新增無癥狀'].iloc[i]=df2['本土新增無癥狀'].iloc[j]

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。