[英]Replace specific values in a dataframe column using Pandas
我有一个数据框df，其中一列名为“Num_of_employees”，其值为50-100,200-500等。我发现数据中的值很少。 无论员工人数为1-10，数据均为10月1日。 此外，无论价值应该是11-50，数据都是11月50日。 我如何使用熊猫纠正这个问题？
这种“查找和替换”的干净语法使用dict，as
df.Num_of_employees = df.Num_of_employees.replace({"10-Jan": "1-10",
"Nov-50": "11-50"})
使用 Pandas 将特定列值替换为另一个数据框列值
[英]Replace specific column values with another dataframe column value using Pandas
根据条件，用相应的列名替换 pandas 数据框中的特定值，
[英]Replace specific values in pandas dataframe with the corresponding column name, based on a condition,
根据 pandas dataframe 中的相邻列将 NaN 值替换为特定文本
[英]Replace NaN values with specific text based on adjacent column in pandas dataframe
如何连接/替换熊猫数据框列中的特定单词和值
[英]How to concatenate/replace specific words and a values in pandas dataframe column
使用字典替换 Pandas 数据帧上给定索引号的列值
[英]Using a dictionary to replace column values on given index numbers on a pandas dataframe
过滤 pandas dataframe 列并使用列表条件替换值
[英]Filter pandas dataframe column and replace values using a list condition
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