一、构造dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"])
df.iloc[0,1]=np.nan

二、替换指定数据（fillna、isin、replace)

1、用"sz"列的同行数据将"bj"列的空值替换掉

df["bj"].fillna(df["sz"],inplace=True)

2、在1的基础上，将"sz"列为2或者6的数据替换成-4

法一:直接替换

df.loc[df["sz"].isin([2,6]),"sz"]=-4

法二：函数replace()替换

df.replace({"sz":{2:-4,6:-4}},inplace=True)

三、替换函数replace()详解

原dataframe如下：

1、全局替换元素

1)替换单个元素

df.replace(-4,0)#将所有的-4元素替换为0，返回dataframe

2）替换多个元素

法一：在字典中指定

df.replace({-4:0,4:1})#将-4替换为0，4替换为1

法二：在列表中指定

df.replace([-4,4],[0,1])#将-4替换为0，4替换为1

其中法二在列表中指定的方式，如果多个元素替换为相同的值，会更方便。

df.replace([-4,4],1)#将-4和4替换为1

2、通过指定条件替换元素

df.replace({"bj":{5:10,9:50},"gz":{7:10}})#将"bj"列的5替换为10，9替换为50，将gz列的7替换为10

也可通过直接索引列的方式来替换指定列的元素

df["bj"].replace({5:10,9:50})#将"bj"列的5替换为10，9替换为50

3、通过模糊条件替换指定元素

法一：通过字符串方法替换 str.replace()

df["bj"]=df["bj"].str.replace("北","南").fillna(df["bj"])#将"bj"列中的"北"字替换成"南"字,若无"北"值，则不替换

法二：通过正则匹配替换

df.replace("(.*)北(.*)","南京",regex=True)#将"bj"列中的含有"北"字的元素替换成"南京"

最后，如果需要在原始数据上完成替换，可以通过设置参数inplace=True。

总结