使用pandas对矢量化数据进行替换处理
2017-04-23 23:37
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使用pandas处理向量化的数据,进行数据的替换时不仅仅能够进行字符串的替换也能够处理数字。
做简单的示例如下:
In [4]:
data = Series(range(5))
In [5]:
data
Out[5]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
In [6]:
data.replace(3,333)
Out[6]:
0 0
1 1
2 2
3 333
4 4
dtype: int64
In [7]:
data
Out[7]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
In [8]:
data.replace({2:np.nan,4:444})
Out[8]:
0 0.0
1 1.0
2 NaN
3 3.0
4 444.0
dtype: float64
从上面可以看出,替换可以进行单个数字的替换,也可以穿入一个字典进行一个序列的替换。
简单的替换虽然也可以通过赋值进行修改,但是通过赋值进行修改的时候一般首先得进行数据替换对象的查找。但是,通过Series对象的replace方法进行数据替换的方便之处则在于省掉了数据对象的查询。
做简单的示例如下:
In [4]:
data = Series(range(5))
In [5]:
data
Out[5]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
In [6]:
data.replace(3,333)
Out[6]:
0 0
1 1
2 2
3 333
4 4
dtype: int64
In [7]:
data
Out[7]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
In [8]:
data.replace({2:np.nan,4:444})
Out[8]:
0 0.0
1 1.0
2 NaN
3 3.0
4 444.0
dtype: float64
从上面可以看出,替换可以进行单个数字的替换,也可以穿入一个字典进行一个序列的替换。
简单的替换虽然也可以通过赋值进行修改,但是通过赋值进行修改的时候一般首先得进行数据替换对象的查找。但是,通过Series对象的replace方法进行数据替换的方便之处则在于省掉了数据对象的查询。
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