Mengapa Kaedah Pandas Tidak Menggantikan () Menggantikan Subrentetan?

Menyelesaikan Masalah Kaedah Ganti() Pandas untuk Penggantian DataFrame

Apabila bekerja dengan Pandas DataFrames, menggunakan kaedah replace() untuk menggantikan nilai ialah operasi biasa. Walau bagaimanapun, kadangkala, replace() mungkin kelihatan tidak berfungsi dengan betul, seperti yang ditunjukkan oleh senario yang dikemukakan dalam soalan.

Dalam kes ini, DataFrame dengan tiga lajur ('color', 'second_color' dan 'nilai') telah dicipta. Objektifnya adalah untuk menggantikan semua kejadian rentetan 'putih' dengan NaN. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan kod df.replace('white', np.nan), DataFrame kekal tidak berubah.

Walaupun punca isu ini tidak ditangani secara eksplisit dalam soalan, penyelesaian yang disediakan memfokuskan pada yang lain kemungkinan komplikasi apabila menggunakan replace(): parameter regex.

Mendayakan Penggantian Separa dengan regex=True

Secara lalai, kaedah replace() melakukan carian penggantian penuh, bermakna ia hanya akan menggantikan keseluruhan nilai. Jika penggantian separa dikehendaki, apabila kejadian subrentetan diganti, parameter regex mesti ditetapkan kepada True.

Mengubah suai kod untuk memasukkan regex=True menyelesaikan isu:

<code class="python">df.replace('white', np.nan, regex=True)</code>

Dengan regex=True, kaedah replace() akan memadankan subrentetan 'putih' dalam sel dan menggantikannya dengan NaN.

Pertimbangan Tambahan

Sementara penyelesaian yang disediakan dengan berkesan menangani isu penggantian separa, perlu diperhatikan bahawa penggunaan inplace=True mungkin mempunyai akibat tambahan. Adalah disyorkan untuk mempertimbangkan dengan teliti implikasi mengubah suai DataFrame di tempatnya.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Kaedah Pandas Tidak Menggantikan () Menggantikan Subrentetan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!