如何使用python pandas替换列中的特定数字。
如何使用python pandas替换列中的特定数字。
提问于 2018-07-12 08:59:16
如何在不影响其他字符的情况下替换pandas数据框列中的特定数字？我有一个很大的csv文件，如下所示：
data = pd.read_csv("meter.csv")
data.head()
Out[10]:
value temp1 temp2
0 34 02:0 16.0 17
1 36 06:0 8.0 27
2 28 10:0 18.0 21
3 34 02:0 16.0 17
4 36 06:0 8.0 27
5 28 10:0 18.0 21
6 34 02:0 16.0 17
7 36 06:0 8.0 27
8 28 10:0 18.0 21如果将value.str[3:5] == 10替换为00，我想替换value列值
我需要的输出：
value temp1 temp2
0 34 02:0 16.0 17
1 36 06:0 8.0 27
2 28 00:0 18.0 21
3 34 02:0 16.0 17
4 36 06:0 8.0 27
5 28 00:0 18.0 21
6 34 02:0 16.0 17
7 36 06:0 8.0 27
8 28 00:0 18.0 21我尝试使用pd.str.replace参考：pandas.Series.str.replace。但却无法实现。
我的代码：data['value'] = data['value'].str[3:5].replace('10','00')，输出如下：
value temp1 temp2
0 02 16.0 17
1 06 8.0 27
2 00 18.0 21
3 02 16.0 17
4 06 8.0 27
5 00 18.0 21它正在用新值替换整个值。有人能帮我解决这个问题吗？谢谢！
回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-07-12 09:25:45
data['value'].str[3:5].replace('10','00')返回一个由[3:5]切分的每个字符串组成的pd.Series，并在每一行中应用replace方法。您要查找的是返回整个字符串，并在与您的条件匹配的每一行中应用replace，这可以像这样实现：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({ # small part of your DF
'value': ['34 02:0', '36 06:0', '28 10:0'], # Third row should be changed
'temp1': [16.0, 8.0, 18.0],
'temp2': [17, 27, 21]
})
mask = data['value'].str[3:5] == '10'
data.loc[mask, 'value'] = data.loc[mask, 'value'].str.replace('10', '00')
>>> print(data)
value temp1 temp2
0 34 02:0 16.0 17
1 36 06:0 8.0 27
2 28 00:0 18.0 21 # Third row changes, yay!如果存在多次匹配'10‘的值，例如10 10:0，则此代码可能会引入错误。您可以通过调用.replace('10:', '00:')来解决此问题。
您也可以只使用正则表达式来匹配r'\s10\:'并调用.replace(re.compile(r'\s10\:'), ' 00:')。
import re
r = re.compile(r'\s10\:')
data['value'] = data['value'].str.replace(r, ' 00:', regex=True) # no need to define a condition at all
>>> print(data)
value temp1 temp2
0 34 02:0 16.0 17
1 36 06:0 8.0 27
2 28 00:0 18.0 21根据您的情况，最后一个解决方案不像第一个解决方案那样明确。
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-12 09:10:44
您可以使用np.where
df.value=np.where(df.value.str[3:5]=='10',df.value.str[:3]+'10'+df.value.str[5:],df.value)
df
Out[21]:
value temp1 temp2
0 34 02:0 16.0 17
1 36 06:0 8.0 27
2 28 10:0 18.0 21
3 34 02:0 16.0 17
4 36 06:0 8.0 27
5 28 10:0 18.0 21
6 34 02:0 16.0 17
7 36 06:0 8.0 27
8 28 10:0 18.0 2或者受到托马斯的启发
df.value.str.replace(r'\s10\:',' 00:')Stack Overflow用户
发布于 2018-07-12 09:15:43
mask=df.value.str.slice(3,5) =='10'
df.loc[mask, 'value'] = df.loc[mask].value.str.slice(0,3) + '00' + df.loc[mask].value.str.slice(5,) 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51295980
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