10.pandas的替换和部分替换(replace)
在处理数据的时候,很多时候会遇到批量替换的情况,如果一个一个去修改效率过低,也容易出错。replace()是很好的方法。

1、替换全部或者某一行
replace的基本结构是:df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。
例如我们要将南岸改为城区:

这样Python就会搜索整个DataFrame并将文档中所有的南岸替换成了城区(要注意这样的操作并没有改变文档的源数据,要改变源数据需要使用inplace = True)。

由于南岸只有城市一列具有相同值,使用起来比较方便。
但是如果我们要改变表1Lon里的某个数据,而不改变Longitude的数据要怎么做呢?

所以只想替换部分数据的时候并且要写入源数据就需要指定inplace。
在上面的操作只改变了表1Lon的数据,其它列的数据并没有被替换,而且在替换后的结果不需要我们再和源数据进行合并操作,可以直接体现在源数据中。
2、替换指定的某个或指定的多个数值(用字典的形式)

这个很好理解,就是字典里的建作为原值,字典里的值作为替换的新值。
当然,我们也可是使用列表的形式进行替换:df.replace(['A','29.54'],['B',100])

还有如果想要替换的新值是一样的话,我们还可以这样做:

部分替换和替换某个值结合使用的话就可以替换单个列的数值:

3、使用正则表达式替换
正则表达式很强大,能够让我们实现一次替换很多很多个不同的值:



使用正则表达式的时候记得后面加 regex=True参数。
有图中我们可以看到只要包含有大写的英文字母的数据都被替换了,如果我们要写入源数据还需要指定inpla = True。

当需要将缺失值替换掉的时候,我们可以考虑直接只用fillna(),功能更强大,这个前面已经有说过了。
在某些情况下,如果我们只需要某个数据的部分内容,我们该怎么操作呢?
比如要把变电站都改为transformer_substation,或者是把Latitude列的前面的ab改为AB:


需要注意的时更好指定列的时候,使用str.replace时不能使用inplace = True参数,因此需要改成赋值,赋值的时候不要忘了是列的赋值而不是整个表格的赋值。
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