pandas批量修改列值_Python数据处理- Pandas包之replace函数

使用Python处理数据，很多时候会遇到批量替换的情况，一个一个去修改效率过低，也容易出错，replace()是很好的方法。

1. Replace():中文理解为替换函数。适用于批量替换的情况。

2. 如何使用

2.1基本语法：df.replace(Value_old,Value_new) 前面是需替换的值，后面是替换后的值。原DataFrame是并没有改变的，改变的只是一个复制品。

replace()对DataFrame进行替换

原DataFrame没有变化

原DataFrame无变化

2.2 延伸用法：df.replace(Value_old,Value_new,inplace=TRUE)。原DataFrame改变。

DataFrame被改变

3. 本文小结

3.1 介绍pandas包中replace()函数基本用法

3.2 df.replace(Value_old,Value_new) 与df.replace(Value_old,Value_new,inplace=TRUE)区别。