Oft sind Sie daran interessiert, eine oder mehrere Zeichenfolgenspalten in einem Pandas-DataFrame in Float-Spalten zu konvertieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion astype() einfach zu bewerkstelligen.
Dieses Tutorial zeigt mehrere …
Oft möchten Sie möglicherweise die Werte in einer oder mehreren Spalten eines Pandas DataFrame ersetzen.
Glücklicherweise ist dies mit der Funktion .replace() einfach zu bewerkstelligen.
Dieses Tutorial enthält einige Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion auf dem folgenden DataFrame:
import pandas as pd
#Dataframe erstellen
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'division':['E', 'W', 'E', 'E', 'W', 'W', 'E'],
'rebounds': [11, 8, 7, 6, 6, 5, 12]})
#Dataframe anzeigen
print(df)
team division rebounds
0 A E 11
1 A W 8
2 B E 7
3 B E 6
4 B W 6
5 C W 5
6 C E 12
Der folgende Code zeigt, wie ein einzelner Wert in einem gesamten Pandas DataFrame ersetzt wird:
#Ersetzen Sie 'E' durch 'East'
df = df.replace(['E'],'East')
#Dataframe anzeigen
print(df)
team division rebounds
0 A East 11
1 A W 8
2 B East 7
3 B East 6
4 B W 6
5 C W 5
6 C East 12
Der folgende Code zeigt, wie mehrere Werte in einem gesamten Pandas DataFrame ersetzt werden:
#Ersetzen Sie 'E' durch 'East' und 'W' durch 'West'
df = df.replace(['E', 'W'],['East', 'West'])
#Dataframe anzeigen
print(df)
team division rebounds
0 A East 11
1 A West 8
2 B East 7
3 B East 6
4 B West 6
5 C West 5
6 C East 12
Der folgende Code zeigt, wie ein einzelner Wert in einer einzelnen Spalte ersetzt wird:
#Ersetzen Sie 6 durch 0 in der rebounds Spalte
df['rebounds'] = df['rebounds'].replace(6, 0)
#Dataframe anzeigen
print(df)
team division rebounds
0 A E 11
1 A W 8
2 B E 7
3 B E 0
4 B W 0
5 C W 5
6 C E 12
Der folgende Code zeigt, wie mehrere Werte in einer einzelnen Spalte ersetzt werden:
# Ersetzen Sie 6, 11 und 8 durch 0, 1 und 2 in der Rebounds- Spalte
df['rebounds'] = df['rebounds'].replace([6, 11, 8], [0, 1, 2])
#Dataframe anzeigen
print(df)
team division rebounds
0 A E 1
1 A W 2
2 B E 7
3 B E 0
4 B W 0
5 C W 5
6 C E 12
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