“Pandas reemplaza los valores de la columna” Código de respuesta

Python Pandas cambia o reemplaza el valor o el nombre de la celda

# 1. Replace a single value with a new value for an individual DataFrame column:
df['column name'] = df['column name'].replace(['old value'],'new value')

# 2. Replace multiple values with a new value for an individual DataFrame column:
df['column name'] = df['column name'].replace(['1st old value','2nd old value',...],'new value')

# 3. Replace multiple values with multiple new values for an individual DataFrame column:
df['column name'] = df['column name'].replace(['1st old value','2nd old value',...],['1st new value','2nd new value',...])

# 4. Replace a single value with a new value for an entire DataFrame:
df = df.replace(['old value'],'new value')
Kwams

Pandas reemplaza los valores en la columna basados ​​en la condición

In [41]:
df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1
df

Out[41]:
                 Team  First Season  Total Games
0      Dallas Cowboys          1960          894
1       Chicago Bears          1920         1357
2   Green Bay Packers          1921         1339
3      Miami Dolphins          1966          792
4    Baltimore Ravens             1          326
5  San Franciso 49ers          1950         1003
Distinct Deer

reemplazar valores de columna pandas

df['column'] = df['column'].str.replace(',','-')
df
Better Badger

Reemplazar valores en Pandas DataFrame


df['coloum'] = df['coloum'].replace(['value_1','valu_2'],'new_value')
JAKKA9

Pandas reemplaza los datos en columnas específicas con valores específicos

### replace one value ###
df["column"].replace("US","UK") # you can also use numerical values
### replace more than one value ###
df["column"].replace(["man","woman","child"],[1,2,3]) # you can also use numerical values
#   man ==> 1
# woman ==> 2
# child ==> 3
MahmoudNoor

Pandas reemplaza los valores de la columna

df['column name'] = df['column name'].replace(['old value'], 'new value')
Sumaia Parveen Shupti

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