我有一个包含一些数据的数据框架,我希望用字典中找到的值来替换这些值。这可以简单地用.replace来完成,但是我希望保持这个动态,并使用配对字典映射引用df列名。import pandas as pd
df=pd.DataFrame(data,columns=['letters','State'])但为了解释得更多,我希望用re
我有一个名为my_Dict的字典,它有一些名为列名的键和一些值(列表)。字典的键的名称与某些pandas DataFrame列名相同for k, v in df.iteritems():我有这个错误:IndexError: index 232 is out of bounds for axis 0 wi
31209 11731268 77240017 -8840021 557我想将其作为字典加载,并使用它替换data.csv中第一列中的值。下面是我的代码:from collections import defaultdict
# load text file where we want to replace30
我在Pandas中加载了一个200,000 x 500的dataframe。有没有函数可以自动告诉我哪些列缺少数据?或者我必须遍历每一列并逐个检查元素?一旦我发现一个缺失的元素,我如何定义一个自定义函数(基于列名和同一行中的一些其他数据)来进行自动替换。我看到了fillna()方法,但我不认为它接受(lambda)函数作为输入。
谢谢!
我有一个数据帧,它的列如下所示: MultiIndex([('Longitude', 'Field1'),
('Latitude', 'Field1'),我希望遍历数据中的每一行,并且对于字段的每个值,我希望替换某些字符,如果它们存在的话。例如,将“X”替换为“Y”。但是我不想依赖列名,因为它可以改变。我想遍历每个值并剥离字符。for i, j in df1.iter