替换全部或者某一行

原数据

   国家   省市   城市  城市2   数值
0  中国   北京  城八区  城八区  100
1  中国   北京  城八区  城八区    A
2  中国  NaN  城八区  城八区    B
3  中国   北京  城八区  城八区    A
4  中国   北京  城八区  城八区    B
5  中国   北京  城八区  城八区    C
6  中国   北京  城八区  城八区    D
7  中国   北京  城八区  城八区    E
8  中国   北京  城八区  城八区    F
9  中国   北京  城八区  城八区    G

整个表全部替换

import pandas as pd
path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/playground2/替换.xlsx'
data = pd.read_excel(path)
data.replace('城八区','海淀区',inplace = True)   #城八区改为海淀区 并且在原数据上替换
print(data)

某一列替换

data['城市'].replace('城八区','海淀区',inplace = True)
print(data)

替换指定的某个或多个数值（用字典的形式）

dict = {'A':100,'B':80}
data.replace(dict,inplace = True)
print(data)

   国家   省市   城市  城市2   数值
0  中国   北京  城八区  城八区  100
1  中国   北京  城八区  城八区  100
2  中国  NaN  城八区  城八区   80
3  中国   北京  城八区  城八区  100
4  中国   北京  城八区  城八区   80
5  中国   北京  城八区  城八区    C
6  中国   北京  城八区  城八区    D
7  中国   北京  城八区  城八区    E
8  中国   北京  城八区  城八区    F
9  中国   北京  城八区  城八区    G

也可以用列表的方式：

data.replace([['A','B'],[100,80]],inplace=True)

进阶：如果想要替换的新值是一样的话

data.replace(['A','B'],80,inplace=True)  # 这种情况推荐使用列表

替换某个数据部分内容

data['城市'] = data['城市'].str.replace('城八','市')

   国家   省市  城市  城市2   数值
0  中国   北京  市区  城八区  100
1  中国   北京  市区  城八区    A
2  中国  NaN  市区  城八区    B
3  中国   北京  市区  城八区    A
4  中国   北京  市区  城八区    B
5  中国   北京  市区  城八区    C
6  中国   北京  市区  城八区    D
7  中国   北京  市区  城八区    E
8  中国   北京  市区  城八区    F
9  中国   北京  市区  城八区    G

正则表达式替换

data['数值'].replace('[A-Z]',88,regex=True,inplace = True)

   国家   省市   城市  城市2   数值
0  中国   北京  城八区  城八区  100
1  中国   北京  城八区  城八区   88
2  中国  NaN  城八区  城八区   88
3  中国   北京  城八区  城八区   88
4  中国   北京  城八区  城八区   88
5  中国   北京  城八区  城八区   88
6  中国   北京  城八区  城八区   88
7  中国   北京  城八区  城八区   88
8  中国   北京  城八区  城八区   88
9  中国   北京  城八区  城八区   88

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入门pandas—数据替换

替换全部或者某一行

替换指定的某个或多个数值（用字典的形式）

替换某个数据部分内容

正则表达式替换

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