Pandas 教程-Pandas DataFrame.replace()

整理：python架构师

Pandas 的 replace() 是一个非常丰富的函数，用于从 DataFrame 中替换 字符串，正则表达式，字典，列表 和 系列。DataFrame 的值可以动态地替换为其他值。它能够与 Python 正则表达式一起使用。

这与使用 .loc 或 .iloc 进行更新不同，后者需要您指定要用某个值进行更新的位置。

语法:

DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)  

参数:

• to_replace: 定义我们要在 DataFrame 中替换的模式。

• value: 用于填充 DataFrame 中空洞的值（例如 0），或者是一个指定每列使用哪个值的字典（不在字典中的列将不被填充）。它还允许诸如正则表达式、字符串、列表或字典等对象。

• inplace: 如果为 True，则在原地替换。

注意: 如果为 True，它还将修改此对象的任何其他视图（例如，DataFrame 的列）。如果为 True，则返回调用者。

• limit: 定义前向或后向填充的最大大小间隙。

• regex: 它检查是否将 to_replace 和/或 value 解释为正则表达式。如果为 True，则 to_replace 必须是一个字符串。否则，to_replace 必须为 None，因为此参数将被解释为正则表达式或正则表达式列表、字典或数组。

• method: 当 to_replace 是一个列表时，它是用于替换的方法。

返回: 在替换后返回一个 DataFrame 对象。

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示例1:

import pandas as pd  info = pd.DataFrame({'Language known': ['Python', 'Android', 'C', 'Android', 'Python', 'C++', 'C']},  index=['Parker', 'Smith', 'John', 'William', 'Dean', 'Christina', 'Cornelia'])  print(info)   dictionary = {"Python": 1, "Android": 2, "C": 3, "Android": 4, "C++": 5}  info1 = info.replace({"Language known": dictionary})  print("\n\n")  print(info1)

输出

           Language knownParker        PythonSmith         AndroidJohn          CWilliam       AndroidDean          PythonChristina     C++Cornelia      C


             Language knownParker         1Smith          4John           3William        4Dean           1Christina      5Cornelia       3

示例2:

import pandas as pd  info = pd.DataFrame({      'name':['Parker','Smith','John'],      'age':[27,34,31],      'city':['US','Belgium','London']  })  info.replace([29],38)  

     name       age       City0   Parker      27         US1   Smith       34         Belgium2   John        38         London

示例3:

import pandas as pd  info = pd.DataFrame({      'name':['Parker','Smith','John'],      'age':[27,34,31],      'city':['US','Belgium','London']  })  info.replace({      34:29,      'Smith':'William'  })

    name        age     City0   Parker      27       US1   William     29       Belgium2   John        31       London

示例4:

import pandas as pd  info = pd.DataFrame({      'name':['Parker','Smith','John'],      'age':[27,34,31],      'city':['US','Belgium','London']  })  info.replace('Sm.+','Ela',regex=True)  

    name       age      City0   Parker     27        US1   Ela        34        Belgium2   John       31        London

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