映射

映射

映射的含义：创建一个映射关系的列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定
映射操作：
replace（）函数：替换元素（DataFrame\Series的函数）
最重要：map（）函数：新建一列（Series的函数）
rename（）函数：替换索引（DataFrame函数）

例子：

df = DataFrame({
    "name":["lucy","lmery","lucy","tom","jack","lucy"],
    "amount":np.random.randint(100,300,size=(6,)),
    "times":np.random.randint(1,5,size=(6,)),
    "old_name":["lucy", "魏淑芬","lucy","白紫虚","张学友","lucy"]
})
df

替换函数使用
默认全部替换to_replace的值

df.replace(to_replace="lucy", value="张韶涵")

也可以用字典，列表，正则方式去替换内容.
同时也指定替换的列是name列的

df.replace(to_replace = {"name":"lucy"},value = "张韶涵")

df.replace(to_replace=["lucy":"mery"],value = ["LUCY","MERY"])

用value的值对应替换to_replace中的值（全局）

正则：

df.replace(to_replace=r"l.*", value="哈哈", regex=True)

name中有 l 的全部替换

Series替换操作

• 单值替换
  • 普通替换
  • 字典替换
• 多值替换
  • 列表替换
  • 字典替换（推荐使用）

Series参数说明：

• method：对指定的值使用相邻的值填充
• limit：设定填充次数
• to_reolace 被替换数据

DataFrame替换操作

• 单值替换
  • 普通替换
  • 按列指定单值替换{列标签：替换值}
• 多值替换
  • 列表替换
  • 单字典替换（推荐）

score = DataFrame({
    "name":["张三","李四"],
    "python":[150,300],
    "java":[300,145],
    "C":[143,144]
})
score

# 多值替换
score.replace(to_replace=[150,300], value=[0,0])

#单值替换{列标签：替换值}
score.replace(to_replace={150:0,300:0})

#列表替换
score["python"].replace(to_replace=[150,300], value=[0,0], inplace=True)