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方法一：使用正则表达式完成替换
xxxxxxxxxxdf.replace(regex, newvalue)
方法二：使用行筛选方式完成替换
用行筛选方式得到行索引，然后用 loc 命令定位替换
目前也支持直接筛选出单元格进行数值替换
注意：
- query 命令的类 SQL 语句可以逬行检索，但不直接支持数值替换
xxxxxxxxxx# 使用正则匹配数据df.开设.replace(regex = '不.+',value = '可以',inplace = True)
#iloc locdf.支出.iloc[0:3] = 20df.支出.loc[0:2] =30
#条件筛选替换df.体重[df.体重>70] =70df[df.体重==70].体重 = 80 # 注意引用问题
#query()的使用df.query('性别 == "女" and 体重 > 60 ').体重 = 50df.loc[df.query('性别 == "女" and 体重 > 60 ').体重.index,'体重'] = 50实时学习反馈
1. Pandas中指定数值范围的替换，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_excel('stu_data.xlsx')#前三位学生的体重修改为60__________A df.体重.loc[0:2] = 60
B df.体重.loc[0:3] = 60
2. Pandas中指定数值范围的替换，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_excel('stu_data.xlsx')#将体重大于70的修改为70_____________A df.体重[df.体重>70] =70
B df[df.体重>70] =70
答案
1=>A 2=>A