写这篇博客主要是因为在修改DataFrame列值的时候经常遇到bug，但到目前还没把这种错误复现出来。
DataFrame是Pandas中的主要数据结构之一，本篇博客主要介绍如何DataFrame中某一列的值进行修改。
1 常规方法
这部分主要介绍修改DataFrame列值的常规方法。为了方便后续说明先构建如下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([['A',1],['B',2],['C',5],['D',4],['E',10],['F',13],['G',8]],
columns=['col_1','col_2'],
index=list('abcdefg'))
df结果如下：
- 使用常量修改DataFrame列的值
使用一个常量对DataFrame列中的数据进行修改时，代码举例如下：
df1=df.copy()
df1['col_1']='H'
df1.loc[['a','c','d'],'col_2']=100
df1.iloc[4:,-1]=200
df1的结果如下：
- 使用List\array修改DataFrame列的值
当需要对DataFrame列中的多个值进行修改时，可以使用List或array等变量型数据来对其进行修改。具体代码如下：
df2=df.copy()
df2['col_1']=list(range(7))
df2.loc[df2.index'd','col_2']=np.array([15,20,25,30])
df2.iloc[4:,-1]=np.array([10,5,0])
df2的结果如下：
- 使用Series/DataFrame修改DataFrame列的值
除了以上两种数据类型之外，还可以使用Series型数据来修改DataFrame列的值。但使用这种方法时， 需要索引对齐，否则会出错。具体举例如下：
df3=df.copy()
df3['col_1']=pd.Series([1,2,3,4,5,6,7])
df3.loc[['a','b','c'],'col_2']=pd.Series([100,200,300],index=list('abc'))
df3.iloc[3:,-1]=pd.DataFrame([[4000],[5000],[6000],[7000]],index=list('cdef'))
其结果如下：
2. replace方法
DataFrame对象自带的方法replace()也可以实现列值的修改。该方法中的参数主要有以下几个：
参数作用to_replace确定需要修改列值的数据。可接受的数据类型有：str, regex, list, dict, Series, int, float, or Nonevalue指定修改后的值。可接受的数据类型有：scalar, dict, list, str, regex, default Noneinplace是否本地置换limit指定前后填充的最大次数regex正则表达式符号。如果需要在to_replace中使用字符串形式的正则表达式对数据进行筛选的话，需要将其设置为True。method填充方式。’pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None
创建如下数据，具体如下：
df=pd.DataFrame([['A','A'],['B','B'],['C',5],['D',4]],
columns=['col_1','col_2'],
index=list('abcd'))
df的结果如下：
- 对整个DataFrame中的指定数据进行替换
df_1=df.replace(to_replace=['A','B',4],value=['aaa','bbb',100])
df_2=df.replace(to_replace='A',value='AAAA')
df_3=df.replace(to_replace={"A":'AAAAA',5:2000})
其结果如下：
- 对DataFrame中的不同列指定不同的替换方式
df_4=df.replace({"col_1":{'A':1,'B':2},"col_2":{"A":100,"B":200}})
其结果如下：
- 使用正则表达式筛选数据
df_5=df.replace(to_replace=r'[AB]',value='new',regex=True)
其结果如下：
Original: https://blog.csdn.net/yeshang_lady/article/details/127619031
Author: Sun_Sherry
Title: Pandas:如何修改DataFrame中某一列的值？
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