24_Pandas.DataFrame,Series元素值的替换（replace）

要替换pandas.DataFrame，pandas.Series元素的值，请使用replace（）方法。

这里，将描述以下内容。

替换元素

一次替换多个不同的元素

在字典中指定

在列表中指定

注意点

通过指定目标列进行替换

用正则表达式替换

替换缺失值NaN

变更原始项目

以下面的数据为例。一些元素的值已更改以作说明。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data/24/sample_pandas_normal.csv')

df.iloc[1, 3] = 24

print(df)

# name age state point

# 0 Alice 24 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 Charlie 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

该示例为pandas.DataFrame，但pandas.Series相同。

替换元素

在第一个参数中指定原始元素的值，在第二个参数中指定替换后的值。

print(df.replace('CA', 'California'))

# name age state point

# 0 Alice 24 NY 64

# 1 Bob 42 California 24

# 2 Charlie 18 California 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 California 88

# 5 Frank 30 NY 57

包括所有列元素。如果您只想替换特定列的值，请参见下文。

print(df.replace(24, 100))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 CA 100

# 2 Charlie 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 100 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

默认情况下，将返回带有替换元素的新DataFrame，但是如果参数inplace = True，则将更改原始DataFrame。最后，我将介绍一个示例。

一次替换多个不同的元素

如果要一次替换多个不同的元素，则可以使用字典或列表。

在字典中指定

在第一个参数中指定{原始值：替换后的值}的字典。

print(df.replace({'CA': 'California', 24: 100}))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 California 100

# 2 Charlie 18 California 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 100 California 88

# 5 Frank 30 NY 57

在列表中指定

在第一个参数中指定原始值列表，在第二个参数中指定替换值列表。如果列表的大小（元素数）不匹配，则会发生错误。

print(df.replace(['CA', 24], ['California', 100]))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 California 100

# 2 Charlie 18 California 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 100 California 88

# 5 Frank 30 NY 57

# print(df.replace(['CA', 24, 'NY'], ['California', 100]))

# ValueError: Replacement lists must match in length. Expecting 3 got 2

如果将标量值指定为第二个参数，则所有元素都将替换为该值。

print(df.replace(['CA', 24], 'XXX'))

# name age state point

# 0 Alice XXX NY 64

# 1 Bob 42 XXX XXX

# 2 Charlie 18 XXX 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen XXX XXX 88

# 5 Frank 30 NY 57

注意点

注意多个替换对之间的原始值和替换值是否相同。由于值是按顺序替换的，因此替换的值会进一步替换。结果取决于顺序。

字典示例。

print(df.replace({'CA': 'NY', 'NY': 'XXX'}))

# name age state point

# 0 Alice 24 XXX 64

# 1 Bob 42 XXX 24

# 2 Charlie 18 XXX 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 XXX 88

# 5 Frank 30 XXX 57

print(df.replace({'NY': 'XXX', 'CA': 'NY'}))

# name age state point

# 0 Alice 24 XXX 64

# 1 Bob 42 NY 24

# 2 Charlie 18 NY 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 NY 88

# 5 Frank 30 XXX 57

字典的顺序在Python 3.7之后得以保留，但在早期版本中未定义。它并不总是看起来像上面的结果。如果要明确指定顺序，请重复调用replace（）。

print(df.replace({'NY': 'XXX'}).replace({'CA': 'NY'}))

# name age state point

# 0 Alice 24 XXX 64

# 1 Bob 42 NY 24

# 2 Charlie 18 NY 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 NY 88

# 5 Frank 30 XXX 57

在列表中，第一个元素将首先被替换。当顺序很重要时，使用列表比使用字典更容易。

print(df.replace(['CA', 'NY'], ['NY', 'XXX']))

# name age state point

# 0 Alice 24 XXX 64

# 1 Bob 42 XXX 24

# 2 Charlie 18 XXX 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 XXX 88

# 5 Frank 30 XXX 57

print(df.replace(['NY', 'CA'], ['XXX', 'NY']))

# name age state point

# 0 Alice 24 XXX 64

# 1 Bob 42 NY 24

# 2 Charlie 18 NY 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 NY 88

# 5 Frank 30 XXX 57

通过指定目标列进行替换

通过将{列名称：{原始值：替换后的值}}的字典指定为第一个参数，只能替换目标列的元素。您可以通过增加字典元素的数量来一次替换多个列和多个值。

print(df.replace({'age': {24: 100}}))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 Charlie 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 100 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

print(df.replace({'age': {24: 100, 18: 0}, 'point': {24: 50}}))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 CA 50

# 2 Charlie 0 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 100 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

无法在列表中指定原始值和替换后的值。

# print(df.replace({'age': [[24, 18], [100, 0]], 'point': {24: 50}}))

# TypeError: If a nested mapping is passed, all values of the top level mapping must be mappings

如果要用相同的值替换所有值，请在第一个参数中指定{column name：original value}字典，并在替换后的第二个参数中以标量值指定值。可以将第一个参数的原始值指定为列表。

print(df.replace({'age': 24, 'point': 70}, 100))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 Charlie 18 CA 100

# 3 Dave 68 TX 100

# 4 Ellen 100 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

print(df.replace({'age': [24, 18], 'point': 70}, 100))

# name age state point

# 0 Alice 100 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 Charlie 100 CA 100

# 3 Dave 68 TX 100

# 4 Ellen 100 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

用正则表达式替换

正则表达式可以与参数regex = True一起使用。

例如，默认情况下，仅在元素值完全匹配时才替换元素值，因此即使它们部分匹配，也不会替换它们。

print(df.replace('li', 'LI'))

# name age state point

# 0 Alice 24 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 Charlie 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

例如，如果要替换元素的部分字符串，则使用参数regex = True将其设置为正则表达式。

（）中包含的部分可以在替换后按顺序用作组，例如\ 1和\ 2。

print(df.replace('(.*)li(.*)', r'\1LI\2', regex=True))

# name age state point

# 0 ALIce 24 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 CharLIe 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

当regex = True时，将正则表达式模式指定为第一个参数，将替换后的字符串指定为第二个参数。

如果要替换特定列元素的一部分字符串，也可以使用字符串方法str.replace（）。

df['name'] = df['name'].str.replace('li', 'LI')

print(df)

# name age state point

# 0 ALIce 24 NY 64

# 1 Bob 42 CA 24

# 2 CharLIe 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

详情请参阅以下文章

13_Pandas字符串的替换和空格处删除等方法

替换缺失值NaN

提供了一种名为fillna（）的方法来替换缺失值NaN。

尽管可以使用replace（），但fillna（）可以根据行或列替换不同的值。

详情请参阅以下文章

05_Pandas删除，替换并提取其中的缺失值NaN

变更原始项目

默认情况下，将返回带有替换元素的新DataFrame，但是如果参数inplace = True，则将更改原始DataFrame。

df = pd.read_csv('./data/24/sample_pandas_normal.csv')

print(df)

# name age state point

# 0 Alice 24 NY 64

# 1 Bob 42 CA 92

# 2 Charlie 18 CA 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 CA 88

# 5 Frank 30 NY 57

df.replace('CA', 'California', inplace=True)

print(df)

# name age state point

# 0 Alice 24 NY 64

# 1 Bob 42 California 92

# 2 Charlie 18 California 70

# 3 Dave 68 TX 70

# 4 Ellen 24 California 88

# 5 Frank 30 NY 57

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