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(yùn)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(yùn)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，]，columns=[“paper”，您也可以這樣做：DF=DF[[“mean”，“0”，“1”，“2”，“3”

您可以得到列列表：cols=list（df.columns.values列)輸出將產(chǎn)生：[“0”、“1”、“2”、“3”、“Mean”]，然后在將其放入第一個函數(shù)之前，您可以很容易地手動重新排列它

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，您可以得到符合要求的行元素的位置。

代碼如下：

[Python]查看純拷貝

DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打?。╝）

DF如下所示。上面，通過選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

[Python]查看純拷貝

boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30

首先，我們創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)幀。數(shù)據(jù)幀包含以下數(shù)據(jù)。如果要過濾D列數(shù)據(jù)中大于0的行，&；符號可用于過濾多個條件。當(dāng)然，“|”符號也可以用來過濾多個條件，除非它是或。假設(shè)我們只需要A列和B列數(shù)據(jù)，D列和C列數(shù)據(jù)用于過濾