pandas如何使用replace()方法实现批量替换

这篇文章给大家分享的是有关pandas如何使用replace()方法实现批量替换的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

我们在编程中进行数据的过程中，如果对于数据一个个的替换很容易的出现操作，而且效率低下。在python中replace()方法用于替换数据，在python的pandas中同样可以实现替换的效果，而且是批量替换。

1、replace()方法

用指定字符串替换找到的模式。

如果需要改变原数据，需要添加常用参数 inplace=True。

2、语法格式

replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)

3、使用参数

to_replace：需要替换的值

value：替换后的值

inplace = True：改变源数据，默认为false意思指不在源数据上修改内容，反之为True意思在源数据集上修改。

regex=True：使用正则表达式的时候要设置该属性

4、使用replace()方法实现批量替换实例

import pandas as pdtmdf = pd.DataFrame({'A':[1, 1, 0, -1, 2]})tmdf['A'].replace(1, -1, inplace=True)tmdf>>> A0-11-1203-142

感谢各位的阅读！关于“pandas如何使用replace()方法实现批量替换”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！