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經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害，結果學了很長時間，連數據處理都麻煩得要死。後來才發現，原來不是 Python 數據處理厲害，而是他有數據分析神器—— pandas

前言

Excel 無疑是數據處理的入門工具，他有許多便捷的功能，但是實際工作中的需求往往是越來越"瘋狂"，今天我們就來看看如何在 pandas 中實現 Excel 中的查找替換功能，並且最後做到 Excel 所做不到的。

案例1

Excel 很容易出現不規範的數據，有時候我們會遇到各列都有些問題值需要批量替換：

• 希望把所有 x 替換成"問題數據"

Excel 上自然用查找替換，Ctrl + H ，填寫查找值與替換值，馬上搞定：

pandas 中也有同樣的方法對應查找替換功能：

• DataFrame.replace()
• 參數1：查找值
• 參數2(value)：替換值

案例2

但是，有時候情況會變得複雜：

• 大部分的異常值是 x ，但有一些是 xx

Excel 中可以的查找值可以使用通配符，如下可以解決：

• 查找值填 "x*"

pandas 中，直接可以使用正則表達式，因此完全難不倒你：

• 參數 regex ，填寫正則表達式，"x+" ，表示1個或多個x

案例3

現實往往超出你的想象，部門領導突然跟你說，每列的異常數據替換為"問題[列名]"：

• 每列的新值都不一樣

此時你心裡走過一萬個草泥馬。

如果在 Excel ，這隻能手工逐列替換操作。 pandas 中當然不需要：

• 第2參數 value ，可以接受一個字典，key 是列名，item 是替換的新值

拒絕繁瑣！！

有人就會說：這太傻了吧，我還要每列的新值給寫出來，我還不如用 Excel 一列列操作呢。

你說的對，當然有更加靈活方便的方式：

• pandas 中可以輕鬆訪問列名字等信息

上面這方法即使換另外一份數據，一句代碼都不需要修改即可完成任務！！

你 get 到了嗎？

總結

• DataFrame.replace() ，整表查找替換
• 參數1 ： 指定查找值
• 參數2(value)：替換的新值，可以用字典，用以不同列替換不同值
• 參數 regex：正則表達式，可以做最靈活的查找替換

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如果希望從零開始學習 pandas ，那麼可以看看我的 pandas 專欄。