原資料
國家 省市 城市 城市2 數值
0 中國 北京 城八區 城八區 100
1 中國 北京 城八區 城八區 a
2 中國 nan 城八區 城八區 b
3 中國 北京 城八區 城八區 a
4 中國 北京 城八區 城八區 b
5 中國 北京 城八區 城八區 c
6 中國 北京 城八區 城八區 d
7 中國 北京 城八區 城八區 e
8 中國 北京 城八區 城八區 f
9 中國 北京 城八區 城八區 g
import pandas as pd
path =
'c:/users/administrator/desktop/playground2/替換.xlsx'
data = pd.read_excel(path)
data.replace(
'城八區'
,'海淀區'
,inplace =
true
)#城八區改為海淀區 並且在原資料上替換
print
(data)
data[
'城市'
].replace(
'城八區'
,'海淀區'
,inplace =
true
)print
(data)
dict
=data.replace(
dict
,inplace =
true
)print
(data)
國家 省市 城市 城市2 數值
0 中國 北京 城八區 城八區 100
1 中國 北京 城八區 城八區 100
2 中國 nan 城八區 城八區 80
3 中國 北京 城八區 城八區 100
4 中國 北京 城八區 城八區 80
5 中國 北京 城八區 城八區 c
6 中國 北京 城八區 城八區 d
7 中國 北京 城八區 城八區 e
8 中國 北京 城八區 城八區 f
9 中國 北京 城八區 城八區 g
data.replace([[
'a',
'b'],[
100,80]
],inplace=
true
)
data.replace(
['a'
,'b'],
80,inplace=
true
)# 這種情況推薦使用列表
data[
'城市'
]= data[
'城市'].
str.replace(
'城八'
,'市'
)
國家 省市 城市 城市2 數值
0 中國 北京 市區 城八區 100
1 中國 北京 市區 城八區 a
2 中國 nan 市區 城八區 b
3 中國 北京 市區 城八區 a
4 中國 北京 市區 城八區 b
5 中國 北京 市區 城八區 c
6 中國 北京 市區 城八區 d
7 中國 北京 市區 城八區 e
8 中國 北京 市區 城八區 f
9 中國 北京 市區 城八區 g
data[
'數值'
].replace(
'[a-z]',88
,regex=
true
,inplace =
true
)
國家 省市 城市 城市2 數值
0 中國 北京 城八區 城八區 100
1 中國 北京 城八區 城八區 88
2 中國 nan 城八區 城八區 88
3 中國 北京 城八區 城八區 88
4 中國 北京 城八區 城八區 88
5 中國 北京 城八區 城八區 88
6 中國 北京 城八區 城八區 88
7 中國 北京 城八區 城八區 88
8 中國 北京 城八區 城八區 88
9 中國 北京 城八區 城八區 88
pandas入門 資料選擇
關於pandas資料選擇的知識點總結。df pd.dataframe 建立的dataframe資訊如下 a b c 0 3 1.2 aa 1 4 2.4 bb 2 8 4.5 cc 3 9 7.3 dd df1 df a 根據列名選取一列，以series的形式返回列 df1 df.a 與上面寫法效果...
入門pandas 資料刪除
刪除單行 import pandas as pd path c users administrator desktop playground2 刪除.xlsx data pd.read excel path print data.drop 2 刪除多行 print data.drop labels ...
pandas資料分析入門
起始時間 start time str型別 yyyy mm dd hh mm ss 結束時間 end time str型別 yyyy mm dd hh mm ss 騎行時長 trip duration int型別，秒 起始車站 start station 例如百老匯街和巴里大道 結束車站 end s...