默认情况下，将返回带有替换元素的新DataFrame，但是如果参数inplace = True，则将更改原始DataFrame。
df = pd.read_csv('./data/24/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
df.replace('CA', 'California', inplace=True)
print(df)
24_Pandas.DataFrame,Series元素值的替换（replace）要替换pandas.DataFrame，pandas.Series元素的值，请使用replace（）方法。这里，将描述以下内容。替换元素一次替换多个不同的元素在字典中指定在列表中指定注意点通过指定目标列进行替换用正则表达式替换替换缺失值NaN变更原始项目以下面的数据为例。一些元素的值已更改以作说明。import pandas as pddf = pd.read_csv('./data/2
pandas.DataFrame 索引df.loc / df：选择行与列df：选择列df.loc：选择行df.iloc：按整数位置选择行布尔型索引多重索引
df.loc / df：选择行与列
df：选择列
默认一般用于选择列，但也可以选择行
import numpy
import pandas
df = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(12).reshape(3,4),
index = ["one","two","three"],columns = list("abcd"))
print(df)
# 按照列名选择列，只选择一列则输出Series，选择多列
df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4, 4) * 100,
columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
print("df = \n", df)
print("-" * 100)
# 新增列/行并赋值
df['e'] = 10
df.loc[4] = 20
print("df = \n",
在介绍Series的方法之前，需要一些现实世界的数据集，本文会使用以下三个CSV文件：
- pokemon.csv，超过800个的Pokémon，这是任天堂最受欢迎的宠物小精灵
- google_stock.csv，Google从2004年8月首次亮相到2019年10月的每日美元价格
- revolutionary_war.csv，美.
None：None是Python单例对象，通常用于丢失Python代码中的数据。
NaN(非数字的缩写)，是所有使用标准ieee浮点表示的系统所认可的特殊浮点值。
pandas对于None和NaN本质上是可互换的，用于表示缺失或空值。
在Pandas DataFrame中有几个用于检测、删除和替换空值的有用函数：
isnull()
导入实验常用的python包。如图2所示。
【import pandas as pd】pandas用来做数据处理。【import numpy as np】numpy用来做高维度矩阵运算.【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用来做数据可视化。
pandas数据写入到csv文件中：
【names = [‘Bob’,’Jessica’,’Mary’,’John’,’Mel’]】创建一个names列表【 births = [968,155,77,578,973]】创建一个births 列表【DataSet = list(zip(names,birth
在DataFrame文件中，对i行j列的那个元素进行替换、插入数据操作，采用的是pd.loc[]
pd.iloc[i,j] i,j 只能是数字，即原始索引。
pd.loc[i,‘j’] i,j既可以是数字，也可是字母，即索引标签。
这两个函数经常用来提取指定位置的数据，直接对其赋值也是可以的。
pd....
pandas.Series.replace 官方文档
Series.replace(to_replace=None, value=NoDefault.no_default, inplace=False, limit=None, regex=False, method=NoDefault.no_default)
to_replace: 需要替换的值
value：替换后的值
inplace: 是否在原数据表上更改，默认 inplace=False
limit：向
在Python的pandas库中，可以使用replace方法来批量替换列值。replace方法可以用来替换DataFrame或Series中的特定值。
以下是使用replace方法批量替换列值的示例代码：
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'col_a': [1, 2, 3, 2, 5],
'col_b': [4, 5, 6, 7, 8],
'col_c': [9, 2, 11, 2, 13})
# 批量替换col_a列的值
data['col_a'] = data['col_a'].replace(2, 111)
print(data)
输出结果为：
col_a col_b col_c
0 1 4 9
1 111 5 2
2 3 6 11
3 111 7 2
4 5 8 13
在上述示例中，我们使用replace方法将col_a列中的值为2的元素替换为111。
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