Question

假设我有一个csv，其中的示例行如下所示：[' ', 1, 2, 3, 4, 5]，其中表示一个空单元格。我想遍历.csv中的所有行，并用另一个值（即[100, 1, 2, 3, 4, 5]）替换每一行第一列中的所有值。怎么办呢？还值得注意的是，这些列没有标签（它们是从.xlsx转换而来的）。

当前，我正在尝试：

for i, row in test.iterrows():
    value = randomFunc(x, row)

    test.loc[test.index[i], 0] = value

但这会在标签的末尾添加一列。

Answer 1

使用iloc来按位置选择第一列，使用正则表达式的replace来选择零个或多个空格：

df = pd.DataFrame({
        0:['',20,' '],
         1:[20,10,20]
})


df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].replace('^\s*$',100, regex=True)
print (df)
     0   1
0  100  20
1   20  10
2  100  20

Answer 2

使用pandas和numpy时不需要for循环，

只是一个示例在下面的b和c为空的情况下，我们将其替换为replace方法：

 import pandas as pd
 import numpy as np

>>> df
   0
a  1
b
c

>>> df.replace('', 100, inplace=True)
>>> df
     0
a    1
b  100
c  100

替换“特定”列中空白单元格的示例：

在下面的示例中，我们有两列col1和col2，其中col1在col1的索引2和4处有一个空单元格。

>>> df
  col1 col2
0    1    6
1    2    7
2
3    4
4        10

仅替换col1中的上述空单元格即可：

但是，当我们说col1时，它意味着向下直到列本身的所有行，在某种意义上是方便的。

>>> df.col1.replace('', 100, inplace=True)
>>> df
   col1 col2
0     1    6
1     2    7
2   100
3     4
4   100   10

围绕“仅选择DataFrame”列的另一种方法：

>>> df['col1'] =  df.col1.replace('', 100, regex=True)
>>> df
   col1 col2
0     1    6
1     2    7
2   100
3     4
4   100   10

Answer 3

您为什么不做这样的事情：

df = pd.DataFrame([1, ' ', 2, 3, ' ', 5, 5, 5, 6, 7, 7])
df[df[0] == " "] = rd.randint(0,100)

输出为：

Answer 4

这是使用csv模块的解决方案

import csv
your_value = 100    # value that you want to replace with
with open('input.csv', 'r') as infile, open('output.csv', 'w') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    for row in reader:
        row[0] = your_value
        writer.writerow(row)

替换现有列.csv熊猫中的值

4 个答案: