Thay đổi nhiều giá trị trong danh sách python
Điều này khác với việc cập nhật với >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e7 hoặc >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e8, yêu cầu bạn chỉ định một vị trí để cập nhật với một số giá trịParametersto_replace str, regex, list, dict, Series, int, float hoặc Không Cách tìm các giá trị sẽ được thay thế
Xem phần ví dụ để biết ví dụ về từng loại này Giá trị để thay thế bất kỳ giá trị nào khớp với to_replace bằng. Đối với DataFrame, một lệnh của các giá trị có thể được sử dụng để chỉ định giá trị nào sẽ sử dụng cho mỗi cột (các cột không có trong lệnh sẽ không được điền). Biểu thức chính quy, chuỗi và danh sách hoặc ký tự của các đối tượng đó cũng được phép tại chỗ bool, mặc định SaiNếu Đúng, thực hiện thao tác tại chỗ và trả về Không có giới hạn int, mặc định Không cóKhoảng cách kích thước tối đa để lấp đầy về phía trước hoặc phía sau regex bool hoặc cùng loại với to_replace, mặc định SaiCó diễn giải to_replace và/hoặc giá trị dưới dạng biểu thức chính quy hay không. Nếu đây là >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e5 thì to_replace phải là một chuỗi. Ngoài ra, đây có thể là một biểu thức chính quy hoặc một danh sách, chính tả hoặc mảng các biểu thức chính quy trong trường hợp to_replace phải là >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e2phương thức {'pad', 'fill', 'bfill'} Phương thức sử dụng khi thay thế, khi to_replace là vô hướng, danh sách hoặc bộ và giá trị là >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e2 Đã thay đổi trong phiên bản 0. 23. 0. Đã thêm vào DataFrame. ReturnsSeriesĐối tượng sau khi thay thế TăngAssertionError
Xem thêm >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e52 Điền giá trị NA >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e53 Thay thế các giá trị dựa trên điều kiện boolean >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e54 Thay dây đơn giản ghi chú
ví dụ Vô hướng `to_replace` và `value` >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e0 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e Giống như danh sách `to_replace` >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e3 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e5 giống như dict `to_replace` >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e5 >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e6 >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e7 Cụm từ thông dụng `to_replace` >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e8 >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e9 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e0 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e1 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e2 So sánh hành vi của >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e57 và >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e58 để hiểu đặc thù của tham số to_replace >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e3 Khi một người sử dụng một dict làm giá trị to_replace, nó giống như (các) giá trị trong dict bằng với tham số giá trị. >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e57 tương đương với >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e50 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e4 Khi >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e51 không được chuyển rõ ràng và to_replace là một vô hướng, danh sách hoặc bộ dữ liệu, thay thế sử dụng tham số phương thức (mặc định là 'pad') để thực hiện thay thế. Vì vậy, đây là lý do tại sao các giá trị 'a' được thay thế bằng 10 ở hàng 1 và 2 và 'b' ở hàng 4 trong trường hợp này Bạn có thể thay đổi giá trị trong danh sách Python không?Danh sách trong python là loại có thể thay đổi, nghĩa là có thể thay đổi danh sách sau khi gán một số giá trị . Danh sách tương tự như mảng trong các ngôn ngữ lập trình khác.
Bạn có thể sửa đổi các thành phần danh sách riêng lẻ Python không?Cập nhật mục trong danh sách. Danh sách trong Python có thể thay đổi. Tất cả điều đó có nghĩa là sau khi xác định danh sách, có thể cập nhật các mục riêng lẻ trong danh sách . |