择洗篇-Day12｜勾芡替换：replace 替换、rename 重命名字段

📖 知识点

1. replace ()：替换数据值

把某列里的指定值替换成新值：

# 把"白菜"替换成"大白菜"
df["菜名"].replace("白菜", "大白菜")

替换多个值（用字典，旧值：新值）：

# 同时替换多个
df["菜名"].replace({"白菜": "大白菜", "番茄": "西红柿"})

作用：修正错别字、统一叫法、归一化数据。如把 "男 / 男（性别）" 统一、把 "0 / 否" 统一。

2. rename ()：重命名字段（列名）

把列名改成更清晰的名字：

# 用字典改列名（旧列名:新列名）
df.rename(columns={"价格": "单价", "数量": "销量"})

columns= 参数指定要改的列，用 "旧名：新名" 的字典。

3. 是否原地修改

两者默认都返回新表，不改原表：

# 原地修改，用inplace=True
df["菜名"].replace("白菜", "大白菜", inplace=True)
df.rename(columns={"价格": "单价"}, inplace=True)

或重新赋值：df = df.rename(columns={"价格":"单价"})

💡 理解

• replace 改的是数据值（格子里的内容）
• rename 改的是列名（表格的表头）
• 常用来：统一叫法（replace）+ 规范化表头（rename）

⚠️ 易错提醒

1. replace 和 rename 默认不改原表，要 inplace=True 或重新赋值
2. replace 在整张表上替换时注意范围，别误换其他列
3. rename 的 columns= 是固定写法，别漏

⚔️ Kata 实战任务

任务需求：

1. 导入 pandas，创建一份数据（菜名、价格、数量）
2. 用 replace 把 "白菜" 替换成 "大白菜"，用字典同时替换 "番茄"→"西红柿"
3. 用 rename 把 "价格" 改名为 "单价"、"数量" 改名为 "销量"
4. 打印替换和改名后的结果
5. 用 inplace=True 演示原地修改

参考代码

import pandas as pd

data = {
    "菜名": ["白菜", "番茄", "土豆"],
    "价格": [3, 5, 2],
    "数量": [10, 20, 30],
}
df = pd.DataFrame(data)
print("===== 原表 =====")
print(df)

# 勾芡替换：替换数据值
df["菜名"] = df["菜名"].replace("白菜", "大白菜")
df["菜名"] = df["菜名"].replace({"番茄": "西红柿"})
print("\n===== 替换菜名后 =====")
print(df)

# 重命名字段：改列名
df = df.rename(columns={"价格": "单价", "数量": "销量"})
print("\n===== 重命名列后 =====")
print(df)

运行输出：

===== 原表 =====
   菜名  价格  数量
0  白菜    3   10
1  番茄    5   20
2  土豆    2   30

===== 替换菜名后 =====
     菜名  价格  数量
0  大白菜    3   10
1  西红柿    5   20
2    土豆    2   30

===== 重命名列后 =====
     菜名  单价  销量
0  大白菜    3   10
1  西红柿    5   20
2    土豆    2   30

💡 观察：replace 把 "白菜 / 番茄" 改成了统一叫法 "大白菜 / 西红柿"；rename 把 "价格→单价、数量→销量" 的表头规范化。

🧠 思考题

1. replace 和 rename 分别改的是数据的哪一部分？什么时候该用哪个？
2. 把 "男 / 女 / 性别 - 男" 这类不统一的值统一成 "男 / 女"，该用什么方法？