Python 熊猫数据帧中棘手的str值替换

问题概述：

我正在尝试清理从CSV文件加载到Pandas数据框中的股票数据。我执行的索引操作很有效。如果我调用

print

，我可以看到所需的值正在从帧中提取。但是，当我尝试替换这些值时，如屏幕截图所示，PANDAS会忽略我的请求。最后，我只是试图从一列中提取一个值，并将其移动到另一列。PANDAS文档建议使用

.replace（）

方法，但这似乎不适用于我尝试执行的操作

这是一张照片

和for循环（如图中所示）：

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问题是

j

是一个字符串，因此是不可变的

您正在替换数据，但不是在原始数据集中

你必须用另一种方式来做，不那么优雅，没有

zip

（顺便说一句，我简化了你的测试，因为它在两种情况下都做了相同的测试）：

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现在您正在替换原始数据集中的数据。

如果两列都在同一数据帧中，则所有的交换都会在行上迭代

for i, row in enumerate ( all_exchanges ):
    # get whatever you want from row
    # using the index you should be able to set a value
    all_exchanges.loc[i, 'columnname'] = xyz

这应该是我记得的语法；）

是关于缺失值和熊猫的非常详尽的教程。我建议使用：

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尽可能避免迭代。如前所述，您并没有修改原始数据。在

MarketCap

列上编制索引，并按照以下步骤执行替换

# overwrites any data in the MarketCapSym column
all_exchanges.loc[(all_exchanges['MarketCap'].str.contains('M|B'),
                  'MarketCapSym'] = 'M'

# only replaces 'n/a'
all_exchanges.loc[(all_exchanges['MarketCap'].str.contains('M|B'),
                  'MarketCapSym'].replace({'n/a', 'M'}, inplace=True)

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感谢所有发帖的人。在考虑了你的解决方案和问题一段时间后，我意识到可能会有一种不同的方法。我没有用

'n/a'

初始化

MarketCapSym

列，而是将该列创建为

MarketCap

的副本，然后提取任何不是“M”或“B”的内容

我能够将解决方案归结为一行：

all_exchanges['MarketCapSymbol']=[re.sub（'[$.0-9]'，''，i）for i in all_exchanges.loc[：，'MarketCap']

解决方案的细分如下：

所有交换['MarketCapSymbol']=

-在数据框上创建一个名为'MarketCapSymbol'的新列

all_exchanges.loc[：，'MarketCap']

-将新列中的值初始化为'MarketCap'中的值

re.sub（'[$.0-9]'，''，i）表示

中的i-因为我只需要'M'或'B'，所以在每个元素上应用

re.sub（）

，提取

[$.0-9]

，只留下

M | B

在我与熊猫相处的有限经验中，以这种方式使用列表理解似乎更自然/可读。让我知道你的想法

for i, row in enumerate ( all_exchanges ):
    # get whatever you want from row
    # using the index you should be able to set a value
    all_exchanges.loc[i, 'columnname'] = xyz

df['MarketCap'].fillna('M', inplace=True)
df['MarketCapSym'].fillna('M', inplace=True)

# overwrites any data in the MarketCapSym column
all_exchanges.loc[(all_exchanges['MarketCap'].str.contains('M|B'),
                  'MarketCapSym'] = 'M'

# only replaces 'n/a'
all_exchanges.loc[(all_exchanges['MarketCap'].str.contains('M|B'),
                  'MarketCapSym'].replace({'n/a', 'M'}, inplace=True)