DataFrame 교체를 위한 Pandas의 바꾸기() 메서드 문제 해결
Pandas DataFrames로 작업할 때 값을 대체하기 위해 바꾸기() 메서드를 사용하는 것은 일반적인 작업. 그러나 질문에 제시된 시나리오에서 볼 수 있듯이 교체()가 올바르게 작동하지 않는 것처럼 보일 수도 있습니다.
이 경우 세 개의 열('color', 'second_color' 및 '값')이 생성되었습니다. 목표는 'white' 문자열의 모든 항목을 NaN으로 바꾸는 것이었습니다. 그러나 df.replace('white', np.nan) 코드를 사용할 때 DataFrame은 변경되지 않은 상태로 유지되었습니다.
이 문제의 원인이 질문에 명시적으로 언급되지는 않았지만 제공된 솔루션은 다른 문제에 중점을 둡니다. replacement() 사용 시 잠재적인 복잡함: regex 매개변수.
regex=True로 부분 교체 활성화
기본적으로 교체() 메소드는 전체 교체 검색을 수행합니다. 이는 전체 값만 대체한다는 의미입니다. 부분 문자열을 대체하는 부분 대체를 원하는 경우 regex 매개변수를 True로 설정해야 합니다.
regex=True를 포함하도록 코드를 수정하면 문제가 해결됩니다.
<code class="python">df.replace('white', np.nan, regex=True)</code>
regex=True를 사용하면 교체() 메서드는 셀 내의 하위 문자열 'white'를 일치시키고 이를 NaN으로 바꿉니다.
추가 고려 사항
제공된 솔루션이 효과적으로 작동하는 동안 부분 교체 문제를 해결하기 위해 inplace=True를 사용하면 추가적인 결과가 발생할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. DataFrame 수정이 미치는 영향을 신중하게 고려하는 것이 좋습니다.
위 내용은 Pandas' `replace()` 메서드가 하위 문자열을 대체하지 않는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!