替换现有列.csv中的值

使用 iloc 对于“按位置选择第一列”,请使用 replace 由正则表达式指定零个或多个空格:

df = pd.DataFrame({
        0:['',20,' '],
         1:[20,10,20]
})


df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].replace('^\s*$',100, regex=True)
print (df)
     0   1
0  100  20
1   20  10
2  100  20

下面就是一个例子 b 和 c 是空的,被替换为 replace 方法:

 import pandas as pd
 import numpy as np

>>> df
   0
a  1
b
c

>>> df.replace('', 100, inplace=True)
>>> df
     0
a    1
b  100
c  100

替换特定列中的空单元格的示例:

在下面的示例中,我们有两列 col1 和 col2 哪里 可乐 在索引2和索引4处有空单元格的 可乐 .

>>> df
  col1 col2
0    1    6
1    2    7
2
3    4
4        10

只是为了替换上面提到的空单元格 可乐 仅:

然而,当我们说 可乐 然后它意味着从所有行到列本身,这在某种意义上是方便的。

>>> df.col1.replace('', 100, inplace=True)
>>> df
   col1 col2
0     1    6
1     2    7
2   100
3     4
4   100   10

另一种选择特定于DataFrame列的方法:

>>> df['col1'] =  df.col1.replace('', 100, regex=True)
>>> df
   col1 col2
0     1    6
1     2    7
2   100
3     4
4   100   10

你为什么不这样做:

df = pd.DataFrame([1, ' ', 2, 3, ' ', 5, 5, 5, 6, 7, 7])
df[df[0] == " "] = rd.randint(0,100)

    0
0   1
1   10
2   2
3   3
4   67
5   5
6   5
7   5
8   6
9   7
10  7

csv 模块

import csv
your_value = 100    # value that you want to replace with
with open('input.csv', 'r') as infile, open('output.csv', 'w') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    for row in reader:
        row[0] = your_value
        writer.writerow(row)