Tôi có một tệp văn bản mà tôi đang cố ghi vào tệp JSON. Một số giá trị được trả về là Không có, Đúng hoặc Sai. Tôi cần thay thế Không có bằng "Không" (chuỗi), Đúng bằng "Đúng" và Sai bằng "Sai" Show Tôi đã thử thêm dòng Tuy nhiên, tôi nhận được một lỗi
Kết quả yêu cầu là thay thế các giá trị Không, Đúng và Sai bằng "Không", "Đúng" và "Sai" def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) Điều này khác với việc cập nhật bằng >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e7 hoặc >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e8, vốn yêu cầu bạn chỉ định một vị trí để cập nhật một số giá trịParametersto_replace str, regex, list, dict, Series, int, float hoặc Không Cách tìm các giá trị sẽ được thay thế
Xem phần ví dụ để biết ví dụ về từng loại này giá trị vô hướng, dict, danh sách, str, regex, mặc định Không cóGiá trị để thay thế bất kỳ giá trị nào khớp với to_replace bằng. Đối với DataFrame, một lệnh của các giá trị có thể được sử dụng để chỉ định giá trị nào sẽ sử dụng cho mỗi cột (các cột không có trong lệnh sẽ không được điền). Biểu thức chính quy, chuỗi và danh sách hoặc ký tự của các đối tượng đó cũng được phép tại chỗ bool, mặc định SaiNếu Đúng, thực hiện thao tác tại chỗ và trả về Không có giới hạn int, mặc định Không cóKhoảng cách kích thước tối đa để lấp đầy về phía trước hoặc phía sau regex bool hoặc cùng loại với to_replace, mặc định SaiCó diễn giải to_replace và/hoặc giá trị dưới dạng biểu thức chính quy hay không. Nếu đây là >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e5 thì to_replace phải là một chuỗi. Ngoài ra, đây có thể là một biểu thức chính quy hoặc một danh sách, chính tả hoặc mảng các biểu thức chính quy trong trường hợp to_replace phải là >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e2phương thức {'pad', 'fill', 'bfill'} Phương thức sử dụng khi thay thế, khi to_replace là một vô hướng, danh sách hoặc bộ dữ liệu và giá trị là >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e2 Đã thay đổi trong phiên bản 0. 23. 0. Đã thêm vào DataFrame. ReturnsSeriesĐối tượng sau khi thay thế Tăng Xác nhận Lỗi
Xem thêm Điền giá trị NA Thay thế các giá trị dựa trên điều kiện boolean Thay dây đơn giản ghi chú
ví dụ Vô hướng `to_replace` và `value` def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 1>>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e Giống như danh sách `to_replace` >>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4) A B C 0 4 5 a 1 4 6 b 2 4 7 c 3 4 8 d 4 4 9 e giống như dict `to_replace` def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 6def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 7def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 8Cụm từ thông dụng `to_replace` def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 9>>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e0 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e0 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e1 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e2 So sánh hành vi của >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e3 Khi một người sử dụng một dict làm giá trị to_replace, nó giống như (các) giá trị trong dict bằng với tham số giá trị. def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 60>>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], .. 'B': [5, 6, 7, 8, 9], .. 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}) >>> df.replace(0, 5) A B C 0 5 5 a 1 1 6 b 2 2 7 c 3 3 8 d 4 4 9 e4 Khi def replace_none(idx, dim):
"""
Normalize slices to canonical form, i.e.
replace ``None`` with the appropriate integers.
Parameters
----------
idx: slice or other index
dim: dimension length
Examples
--------
>>> replace_none(slice(None, None, None), 10)
slice(0, 10, 1)
"""
if not isinstance(idx, slice):
return idx
start, stop, step = idx.start, idx.stop, idx.step
if step is None:
step = 1
if step > 0:
if start is None:
start = 0
if stop is None:
stop = dim
else:
if start is None:
start = dim - 1
if stop is None:
stop = -1
return slice(start, stop, step) 61 không được chuyển rõ ràng và to_replace là một vô hướng, danh sách hoặc bộ dữ liệu, thay thế sử dụng tham số phương thức (mặc định là 'pad') để thực hiện thay thế. Vì vậy, đây là lý do tại sao các giá trị 'a' được thay thế bằng 10 ở hàng 1 và 2 và 'b' ở hàng 4 trong trường hợp này
Làm cách nào để thay thế Không có trong từ điển Python?Để thay thế các giá trị Không có trong từ điển bằng Python. . Sử dụng đối số từ khóa object_pairs_hook của json. phương thức tải () Kiểm tra xem mỗi giá trị mà hàm object_pairs_hook được gọi có phải là Không Nếu có, hãy thay thế Không bằng giá trị thay thế cụ thể Làm cách nào để thay thế NaN bằng Không có trong từ điển Python?Nếu bạn muốn nó được định dạng theo cách mã ban đầu của bạn, bạn có thể thực hiện chuỗi 'NaN'. Và nếu bạn muốn thứ gì đó chẳng hạn như Không, bạn chỉ cần đặt giá trị = thành Không có .
Chuỗi rỗng có thể là một khóa trong từ điển Python không?Bạn không thể sử dụng chuỗi rỗng . Định dạng giới hạn nghiêm ngặt các khóa đối với các mã định danh Python hợp lệ, có nghĩa là chúng phải có ít nhất 1 chữ cái hoặc dấu gạch dưới ở đầu.
Làm cách nào để xóa giá trị null Không có giá trị nào khỏi từ điển trong Python?Để xóa Không có giá trị nào khỏi từ điển. Sử dụng vòng lặp for để lặp lại các mục của từ điển. Trên mỗi lần lặp lại, hãy kiểm tra xem giá trị có phải là Không. Nếu giá trị là Không có, hãy xóa khóa tương ứng . |
