1.使用iloc對數據進行批量修改
2.對數據進行判定後,相互+/-/某個數*
第一種方法：使用內置函數where函數
第二種方法：使用mask函數
第三種方法：replace函數
1.使用iloc對數據進行批量修改使用iloc最簡單的就是將數據批量修改為某個特定的值
以下是我隨便寫入的數據：
現在將[‘d’,‘e’]列,[2,3,4]行的數據全部修改為0
import pandas as pddata = pd.read_excel('some_chaneg.xlsx')data1 = datadata1.iloc[2:5,3:] = 0data1
.iloc用法[],先行後列,並且都是不包含最後一個元素，例如取[2,3,4]就是[2:5],列同樣遵循此規則
2.對數據進行判定後,相互+/-/某個數*第一種方法：使用內置函數where函數Series.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='rais',...)解釋下來就是如果cond為真,則保持原來的值,否則替換為other，這裡的cond和other參數由我們自己寫入控制
# data2為data數據的一部分data2 = data.iloc[0:,1:]print(data2)data2.where(data2>25, data2+5,inplace=True)
選取data2中<25的數據,全部加上5
第二種方法：使用mask函數mask和where剛好相反
mask(cond, other=nan)where：替換條件(condition)為False處的值
mask：替換條件(condition)為True處的值
還是以data2舉例
data2.mask(data2<25, data2+5, inplace=True)
replace可以替換文本值，也可以使用字典替換多個值,也可以使用正則表達式嵌套方法,替換很多不同的值
替換文本值：
# 替換文本值data3 = datadata3.replace('wange', 'sheng', inplace=True)data3
替換多個值
將所有的0和1互換：
# 替換多個值# 將所有的0和1互換data3.replace({1:0,0:1},inplace=True)
運用正則表達式：
將所有含英文字母的全部變成Anonymous
# 切記使用正則表達式的時候,一定要添加上regex=Truedata3.replace('[a-zA-Z]+','Anonymous',regex=True,inplace=True)
到此這篇關於pandas Dataframe實現批量修改值的方法的文章就介紹到這了,更多相關pandas 修改值內容請搜索軟件開發網以前的文章或繼續浏覽下面的相關文章希望大家以後多多支持軟件開發網！
