Python 修改筛选数据的4种方法及函数where()、replace()的用法介绍（附Python代码）

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Python 修改筛选数据的4种方法及函数where()、replace()的用法介绍（附Python代码）

2023-09-23 05:28| 来源: 网络整理| 查看: 265

背景概述

原始数据的整理和清洁过程中，有时需要对符合某些条件要求的数据进行更新，如：对条件筛选出来的记录赋予新数值或字符串；按类别建立新的特征属性等，本文小结了修改或匹配数据记录方法。

方法与函数简介 replace()函数：找到对应的数值或字符串直接赋予新值：df.replace(old, new)where()函数：替换where条件为False的值：df.where(cond, x, y)使用索引值进行修改：df[“column_name”].iloc[index]使用字典进行匹配修改：df[“column_name”].map(dict) 示例代码(Python代码)

1. replace()函数：直接查找并替换数值或字符串 – 如df.replace(old, new) DataFrame.replace（to_replace = None，value = None，inplace = False，limit = None，regex = False，method =‘pad’ ) 替换给定的值to_replace：str，regex，list，dict，Series，int，float或None 如果regex=True则to_replace里的所有字符串都将被解释为正则表达

import numpy as np import pandas as pd # 举例1：对整个数据表中的某个数值或字符串直接修改 li = [[1, 100], [100, 30], [3, 100]] df = pd.DataFrame(li, columns=["A", "B"]) display(df) df = df.replace(100, "aa") df

在这里插入图片描述小结：表格中的所有为100的数字都被替换为"aa"字符串。

# 举例2：对表格中某个特征列的数据或字符串进行替换修改 df["B"] = df["B"].replace(“aa", 50) df

在这里插入图片描述小结：表格中特征列B中的"aa"字符串都被修改为数值100，但是特征列A中的"aa"字符串则没有被修改

2. where()函数：替换where条件为False的值 – 如df.where(cond, other) 或 df.where(cond, x, y)

where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=‘raise’, try_cast=False) 替换where条件为False的值，cond：bool Series/DataFrame, array-like,或 callable 当cond为True时，保持原始值。当为False时，用other的相应值替换。如果cond是可调用的，它将根据Series/DataFrame计算，并且应该返回boolean Series/DataFrame或array。可调用对象不能更改输入Series/DataFrame(尽管panda不检查它)。 other：scalar, Series/DataFrame, 或 callable；cond为假的条目被替换为other的相应值。

# 举例3：where()函数在Series中的应用 # 将小于2的数据替换为100（即设定other=100，通常other默认为NaN） s = pd.Series(range(1, 6)) s.where(s > 2, 100)

在这里插入图片描述小结：s中的1，2由于不符合条件（>2），被替换修改为100（other=100）

# 举例4：where()函数在DataFrame中的使用 -- np.where(cond, x, y) # 如果特征列A的数据小于或等于5，特征列C则等于特征列B的数值 # 如果特征列A的数据大于5，特征列C则等于特征列B的数值加上特征列A的数值 df = pd.DataFrame(np.arange(1, 11).reshape(-1, 2), columns=["A", "B"]) display(df) df["C"] = np.where(df["A"]

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