python中怎么將dataframe中某列中不含某個(gè)字符的數(shù)據(jù)替換成0？運(yùn)行環(huán)境：python3.6導(dǎo)入panda作為PDD1=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜]D2=[“銅版紙”、“300g”

python中怎么將dataframe中某列中不含某個(gè)字符的數(shù)據(jù)替換成0？

運(yùn)行環(huán)境：python3.6

導(dǎo)入panda作為PD

D1=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜

]D2=[“銅版紙”、“300g”、“[5

]D3=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜

！D4=[“銅版紙”、“300g”、“[1

數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀（數(shù)據(jù)=[D1，D2，D3，D4，]，列=[“紙張”、“克重”、“地膜覆蓋”

]數(shù)據(jù)[“地膜覆蓋”]=數(shù)據(jù)[“地膜覆蓋”]。應(yīng)用（λx:0，如果“膠片不在x中，否則x）]~熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變原來的數(shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。