dataframe替換某個字符 python中怎么將dataframe中某列中不含某個字符的數(shù)據(jù)替換成0?
python中怎么將dataframe中某列中不含某個字符的數(shù)據(jù)替換成0?運行環(huán)境:python3.6導(dǎo)入panda作為PDD1=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜]D2=[“銅版紙”、“300g”
python中怎么將dataframe中某列中不含某個字符的數(shù)據(jù)替換成0?
運行環(huán)境:python3.6
導(dǎo)入panda作為PD
D1=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜
]D2=[“銅版紙”、“300g”、“[5
]D3=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜
!D4=[“銅版紙”、“300g”、“[1
數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀(數(shù)據(jù)=[D1,D2,D3,D4,],列=[“紙張”、“克重”、“地膜覆蓋”
]數(shù)據(jù)[“地膜覆蓋”]=數(shù)據(jù)[“地膜覆蓋”]。應(yīng)用(λx:0,如果“膠片不在x中,否則x)]~熊貓.DataFrame.fillna()函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值,但此方法不會更改原始數(shù)組,而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示:
我們可以發(fā)現(xiàn),在用fillna方法填充缺少的值之后,將返回一個填充的數(shù)組,但原始數(shù)組沒有更改。
如果我們想改變原來的數(shù)組,我們需要重新賦值
填寫指定的多列缺失值,就像填寫整個數(shù)組的缺失值一樣,我們需要重新賦值。