如何替换Pandas DataFrame中含<的数值为0？

这里提供几种简单易懂的方法，适合Python新手实现需求：

方法1：使用replace配合正则表达式（推荐） #

这是最简洁的方式，直接利用replace的正则匹配功能，一次性替换所有含<的内容：

import pandas as pd

# 先创建示例DataFrame（你可以替换成自己的DataFrame）
df = pd.DataFrame({
    'A': ['<0.5', 10, '<100', 200],
    'B': [5, '<10', 15, '<0.1']
})

# 替换所有以"<"开头的字符串为0
df = df.replace(r'^<.*', 0, regex=True)

• r'^<.*'是正则表达式，匹配以<开头的任意字符串；
• regex=True参数告诉Pandas启用正则匹配模式。

方法2：使用applymap逐个判断 #

如果你想更直观地理解替换逻辑，可以用applymap遍历每个单元格，手动判断替换：

# 遍历每个单元格，含"<"则替换为0
df = df.applymap(lambda x: 0 if isinstance(x, str) and '<' in x else x)

• applymap会对DataFrame的每个单元格执行lambda函数；
• 先判断元素是否为字符串且包含<，满足条件就返回0，否则保留原内容。

方法3：针对字符串列的mask方法 #

如果你的DataFrame里只有部分列是字符串类型，可以用mask精准处理：

# 遍历所有列，只处理字符串类型的列
for col in df.columns:
    if df[col].dtype == object:  # 判断列是否为字符串类型
        df[col] = df[col].mask(df[col].str.contains('<', na=False), 0)

• str.contains('<')检查单元格是否包含<；
• mask会把满足条件的单元格替换为指定值（这里是0）。

额外步骤：转换为数值类型 #

替换完成后，若需要把列转为数值类型（方便后续计算），可以执行：

df = df.astype(float)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者qr1