pandas数据清洗——数据转换

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pandas数据清洗——数据转换
# 数据转换：1、调用map函数的Series即outerSeries其value可被括号里的形参innerSeries的值替换掉，
# 替换规则是outerSeries的value和innerSeries的index进行匹配，
# 即最后的结果是调用map的outerSeries的index和形参innerSeries的value。

1. import pandas as pd
   
2. oSeries = pd.Series(["a", "b", "c"], index = [2,3,1])
   
3. iSeries = pd.Series([100,200, 300], index = ["c","b","a"])
   
4. print (oSeries)
   
5. print (iSeries)
   
6. print (oSeries.map(iSeries))

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# 2、replace函数：之前章节的fillna函数可以将NaN数据填充为0,这里的replace函数可以将数据替换成其他数据。
# replace函数的使用方式有很多，可以一对一的替换也可一堆多的替换数据。

1. ss1 = pd.Series(["a", "b", "c"], index = [2,3,1])
   
2. print (ss1)
   
3. ss1.replace("b", "hello", inplace = True)
   
4. print (ss1)
   
5. ss2 = pd.Series(["a", "b", "c", "a", "c"], index = [2,3,1, 4, 5])
   
6. print (ss2)
   
7. ss2.replace(["c", "a"], ["hello", "world"], inplace = True)
   
8. print (ss2)

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