panda替换数据帧单元格值

Question

我有一个数据帧，其中一些单元格有一个类似"<0.5"的字符串。

我想遍历整个数据帧，对于任何包含小于号的单元格，我想用0.0替换整个单元格。

例如，<0.4变为0.0

编辑以添加一些代码：

df = pd.read_csv(infl)
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        if "<" in df.ix[i,j]:
            df.ix[i,j] = 0.0

这会产生错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:0Working81_WinPython_32bit_2.7.5.3python-2.7.5libsite-packagesspyderlibwidgetsexternalshellsitecustomize.py", line 538, in runfile
    execfile(filename, namespace)
  File "Z:/working/MINING/2015/01_read_data.py", line 24, in <module>
    if "<" in df.ix[i,j]:
TypeError: argument of type 'numpy.int64' is not iterable

此代码也不起作用：

df = pd.read_csv(infl)
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        if '<' in df.iloc[i][j]:
            df[i,j] = 0.0

此代码给出与上面相同的错误。

Answer 1

您可以使用applymap()函数在所有单元格中执行特定项目，

In [92]: df
Out[92]: 
     a    b
0    1  <.3
1    2    2
2  <.3  <.4
3    4    5
In [93]: df.applymap(lambda x: 0 if "<" in str(x) else x)
Out[93]: 
   a  b
0  1  0
1  2  2
2  0  0
3  4  5

将单元格CCD_ 2转换为字符串，因为对于CCD_。

Answer 2

你可以用str.contains找到这些值，然后用你想要的填充它们（例如@WoodChopper）：

In [12]: df
Out[12]: 
     a    b
0    1  <.3
1    2    2
2  <.3  <.4
3    4    5
In [13]: df[df.apply(lambda x: x.str.contains('<'))] = 0
In [14]: df
Out[14]: 
   a  b
0  1  0
1  2  2
2  0  0
3  4  5

Answer 3

我认为有一种更简单的方法。看看DataFrame.replacement（）.

这是未经测试的，但你应该能够用做你想做的事

df.replace(to_replace='.*<.*', value=0.0, regex=True)