这篇文章主要讲解了“Python pandas怎么替换指定数据”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python pandas怎么替换指定数据”吧！
一、构造dataframe
import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"])df.iloc[0,1]=np.nan
二、替换指定数据（fillna、isin、replace)
1、用"sz"列的同行数据将"bj"列的空值替换掉
df["bj"].fillna(df["sz"],inplace=True)
2、在1的基础上，将"sz"列为2或者6的数据替换成-4
法一:直接替换
df.loc[df["sz"].isin([2,6]),"sz"]=-4
法二：函数replace()替换
df.replace({"sz":{2:-4,6:-4}},inplace=True)
三、替换函数replace()详解
原dataframe如下：
1、全局替换元素
1)替换单个元素
df.replace(-4,0)#将所有的-4元素替换为0，返回dataframe
2）替换多个元素
法一：在字典中指定
df.replace({-4:0,4:1})#将-4替换为0，4替换为1
法二：在列表中指定
df.replace([-4,4],[0,1])#将-4替换为0，4替换为1
其中法二在列表中指定的方式，如果多个元素替换为相同的值，会更方便。
df.replace([-4,4],1)#将-4和4替换为1
2、通过指定条件替换元素
df.replace({"bj":{5:10,9:50},"gz":{7:10}})#将"bj"列的5替换为10，9替换为50，将gz列的7替换为10
也可通过直接索引列的方式来替换指定列的元素
df["bj"].replace({5:10,9:50})#将"bj"列的5替换为10，9替换为503、通过模糊条件替换指定元素
法一：通过字符串方法替换 str.replace()
df["bj"]=df["bj"].str.replace("北","南").fillna(df["bj"])#将"bj"列中的"北"字替换成"南"字,若无"北"值，则不替换
法二：通过正则匹配替换
df.replace("(.*)北(.*)","南京",regex=True)#将"bj"列中的含有"北"字的元素替换成"南京"
最后，如果需要在原始数据上完成替换，可以通过设置参数inplace=True。
感谢各位的阅读，以上就是“Python pandas怎么替换指定数据”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python pandas怎么替换指定数据这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
