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同时替换pandas df中的多个值

在替换pandas DataFrame(df)中的多个值时,可以使用replace()方法。replace()方法允许我们指定要替换的值和替换后的新值。

下面是一个完善且全面的答案:

在pandas中,要同时替换DataFrame(df)中的多个值,可以使用replace()方法。replace()方法允许我们指定要替换的值和替换后的新值。

replace()方法的语法如下:

代码语言:txt
复制
df.replace(to_replace, value)

其中,to_replace参数可以是一个单独的值,也可以是一个列表或字典。如果to_replace是一个单独的值,那么所有等于该值的元素都将被替换。如果to_replace是一个列表或字典,那么每个元素都将被替换为相应的值。

value参数指定了要替换成的新值。

下面是一个示例,演示如何同时替换DataFrame中的多个值:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 替换多个值
df.replace([1, 2, 3], 100, inplace=True)
df.replace({6: 200, 11: 300}, inplace=True)

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
     A    B    C
0  100  200  300
1  100    7   12
2  100    8   13
3    4    9   14
4    5   10   15

在上面的示例中,我们首先创建了一个示例DataFrame。然后,我们使用replace()方法将值1、2、3分别替换为100,并将值6替换为200,将值11替换为300。最后,我们打印出替换后的DataFrame。

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