Pandas DataFrame replace 替換后無效

result.replace({1:'不滿意', 0:'滿意'}, inplace=True)

需要添加inplace=True參數(shù)后，result的值才會替換成功

或者

result = result.replace({1:'不滿意', 0:'滿意'})

也可以替換成功

Pandas的替換和部分替換（replace）

在處理數(shù)據(jù)的時候，很多時候會遇到批量替換的情況，如果一個一個去修改效率過低，也容易出錯。

replace()是很好的方法。

源數(shù)據(jù)：

1、替換全部或者某一行

replace的基本結(jié)構(gòu)是： df.replace(to_replace, value) 前面是需要替換的值，后面是替換后的值。

例如我們要將南岸改為城區(qū)：

這樣Python就會搜索整個DataFrame并將文檔中所有的南岸替換成了城區(qū)（要注意這樣的操作并沒有改變文檔的源數(shù)據(jù)，要改變源數(shù)據(jù)需要使用inplace = True）。

使用inplace = True更改源數(shù)據(jù)

由于南岸只有城市一列具有相同值，使用起來比較方便。

但是如果我們要改變表1Lon里的某個數(shù)據(jù)，而不改變Longitude的數(shù)據(jù)要怎么做呢？

改變指定的列的數(shù)據(jù)：

所以只想替換部分?jǐn)?shù)據(jù)的時候并且要寫入源數(shù)據(jù)就需要指定inplace。

在上面的操作只改變了表1Lon的數(shù)據(jù)，其它列的數(shù)據(jù)并沒有被替換，而且在替換后的結(jié)果不需要我們再和源數(shù)據(jù)進行合并操作，可以直接體現(xiàn)在源數(shù)據(jù)中。

2、替換指定的某個或指定的多個數(shù)值（用字典的形式）

只改變指定的值

這個很好理解，就是字典里的建作為原值，字典里的值作為替換的新值。

當(dāng)然，我們也可是使用列表的形式進行替換： df.replace(['A','29.54'],['B',100])

用列表的形式進行替換：

還有如果想要替換的新值是一樣的話，我們還可以這樣做：

部分替換和替換某個值結(jié)合使用的話就可以替換單個列的數(shù)值：

3、使用正則表達式替換

正則表達式很強大，能夠讓我們實現(xiàn)一次替換很多很多個不同的值：

源數(shù)據(jù)

使用正則表達式的時候記得后面加 regex=True參數(shù)。

有圖中我們可以看到只要包含有大寫的英文字母的數(shù)據(jù)都被替換了，如果我們要寫入源數(shù)據(jù)還需要指定inpla = True。

指定列替換數(shù)據(jù)：

當(dāng)需要將缺失值替換掉的時候，我們可以考慮直接只用fillna()，功能更強大，這個前面已經(jīng)有說過了。

在某些情況下，如果我們只需要某個數(shù)據(jù)的部分內(nèi)容，我們該怎么操作呢？

比如要把變電站都改為transformer_substation，或者是把Latitude列的前面的ab改為AB：

指定列更改替換部分字符

指定列更改替換部分字符

需要注意的時更好指定列的時候，使用str.replace時不能使用inplace = True參數(shù)，因此需要改成賦值，賦值的時候不要忘了是列的賦值而不是整個表格的賦值。

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。

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