python pandas通配符？用常数替换 df 中的所有值答案

【问题标题】：python pandas wildcard? Replace all values in df with a constantpython pandas通配符？用常数替换 df 中的所有值
【发布时间】：2015-02-27 06:42:37
【问题描述】：

我有一个df 并想制作一个大小相同但包含所有1s 的new_df。符合以下精神的东西：new_df=df.replace("*","1")。我认为这比从头开始创建新的 df 更快，因为我需要获取尺寸，用1s 填充它，然后复制所有标题。除非我错了。

【问题讨论】：

标签： python pandas wildcard

【解决方案1】：

df_new = pd.DataFrame(np.ones(df.shape), columns=df.columns)

import numpy as np
import pandas as pd

d = [
    [1,1,1,1,1],
    [2,2,2,2,2],
    [3,3,3,3,3],
    [4,4,4,4,4],
    [5,5,5,5,5],
]

cols = ["A","B","C","D","E"]

%timeit df1 = pd.DataFrame(np.ones(df.shape), columns=df.columns)
10000 loops, best of 3: 94.6 µs per loop

%timeit df2 = df.copy(); df2.loc[:, :] = 1
1000 loops, best of 3: 245 µs per loop

%timeit df3 = df * 0 + 1
1000 loops, best of 3: 200 µs per loop

【讨论】：

【解决方案2】：

其实很简单。

import pandas as pd

d = [
    [1,1,1,1,1],
    [2,2,2,2,2],
    [3,3,3,3,3],
    [4,4,4,4,4],
    [5,5,5,5,5],
]

cols = ["A","B","C","D","E"]

df = pd.DataFrame(d, columns=cols)
print df

print "------------------------"

df.loc[:,:] = 1
print df

结果：

   A  B  C  D  E
0  1  1  1  1  1
1  2  2  2  2  2
2  3  3  3  3  3
3  4  4  4  4  4
4  5  5  5  5  5
------------------------
   A  B  C  D  E
0  1  1  1  1  1
1  1  1  1  1  1
2  1  1  1  1  1
3  1  1  1  1  1
4  1  1  1  1  1

显然，df.loc[:,:] 意味着您定位所有列中的所有行。如果你想要一个新的数据框，只需使用 df2 = df.copy() 或其他东西。

【讨论】：