python replace函数_Python pandas.DataFrame.replace函数方法的使用
DataFrame.replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')[source]
将to_replace中给出的值替换为value。
DataFrame的值被动态替换为其他值。这与使用.loc或.iloc进行更新不同，后者要求您指定要使用某个值进行更新的位置。
参数:to_replace:
str,regex, list,dict,
Series,int, float, 或 None
如何找到将要被替换的值。
numeric, str 或 regex:
1）numeric: 等于to_replace的数值将被替换为value
2）str: 完全匹配to_replace的字符串将被替换为值
3）regex: 匹配to_replace的正则表达式将被替换为值
str, regex, 或 numeric的list:
1）首先，如果to_replace和value都是列表，
那么它们的长度必须相同。
2）其次，如果regex=True，
那么两个列表中的所有字符串都将被解释为regex，
否则它们将直接匹配。这对值没有太大影响，
因为您只能使用几种可能的替代正则表达式。
3）str、regex和numeric规则同样适用。
dict :
1）dict可用于为不同的现有值指定不同的替换值。
例如，{'a': 'b'， 'y': 'z'}将值'a'替换为'b'，
将值'y'替换为'z'。
要以这种方式使用dict, value参数应该为None。
2）对于数据格式，dict可以指定在不同的列中替换不同的值。
例如，
{'a': 1， 'b': 'z'}查找列'a'中的值1和列'b'中的值'z'，
并用value中指定的值替换这些值。在这种情况下，
value参数不应该是None。除了指定要搜索的列之外，
您可以将此看作传递两个列表的特殊情况。
3）对于一个DataFrame嵌套字典，
用于DataFrame嵌套字典，
例如，{'a': {'b':np.nan}}，
读取如下:在'a'列中查找值'b'，
并将其替换为NaN。
要以这种方式使用嵌套的dict, value参数应该为None。
您也可以嵌套正则表达式。
注意列名(嵌套字典中的顶级字典键)不能是正则表达式。
None:
1）这意味着regex参数必须是字符串、
编译regex或list、dict、ndarray或这类元素的Series。
如果值也是None，那么这必须是嵌套字典或序列。
请参阅示例部分以获得这些示例。
value : scalar, dict, list, str, regex, 默认 None：
值，以替换与to_replace匹配的任何值。
对于DataFrame，可以使用一组值来指定为每个列使用哪个值
(不属于该数据格式的列将不会被填充)。
这些对象的正则表达式、字符串和列表或字典也是允许的。
inplace :bool, 默认 False
如果是真的，在适当的地方。
注意:这将修改这个对象上的任何其他视图(例如，
DataFrame中的一个列)。如果为真，则返回调用者。
limit: int, 默认None
向前或向后填充的最大尺寸gap。
regex :bool或与to_replace相同的类型, 默认False
是否将to_replace和/或value解释为正则表达式。
如果这是True，那么to_replace必须是一个字符串。
也可以是正则表达式或正则表达式的列表、dict或数组，
在这种情况下to_replace必须为None。
method :{‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None}
当用于替换时，当to_replace是标量时，
列表或元组，值为None时使用的方法。
在版本0.23.0中更改:添加到DataFrame中。
返回值:DataFrame
更换后的对象。
Raises：AssertionError
如果regex不是bool, to_replace不是None。
TypeError
1）如果to_replace是一个dict，
而值不是list、dict、ndarray或Series
2）如果to_replace为None，
并且regex不能编译为正则表达式，
或者是list、dict、ndarray或Series。
3）替换多个bool或datetime64对象时，
to_replace的参数与被替换值的类型不匹配
ValueError
如果一个列表或一个ndarray被传递给
to_replace和value，
但是它们的长度不相同。
Notes
1) 正则表达式替换在底层使用re.sub执行。替换re.sub的规则是相同的。
2) 正则表达式将只替换字符串，这意味着您不能提供匹配浮点数的正则表达式，也不能期望框架中具有数字dtype的列被匹配。但是，如果这些浮点数是字符串，那么您可以这样做。
3) 这个方法有很多选项。我们鼓励您试验和尝试这种方法，以获得它如何工作的直觉。
4) 当使用dict作为to_replace值时，就像dict中的键是to_replace部分，而dict中的值是值参数一样。
例子,
标量 “to_replace”和“value”>>> s = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
>>> s.replace(0, 5)
0 5
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
>>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4],
... 'B': [5, 6, 7, 8, 9],
... 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
>>> df.replace(0, 5)
A B C
0 5 5 a
1 1 6 b
2 2 7 c
3 3 8 d
4 4 9 e
类似list的“to_replace”>>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4)
A B C
0 4 5 a
1 4 6 b
2 4 7 c
3 4 8 d
4 4 9 e
>>> df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1])
A B C
0 4 5 a
1 3 6 b
2 2 7 c
3 1 8 d
4 4 9 e
>>> s.replace([1, 2], method='bfill')
0 0
1 3
2 3
3 3
4 4
dtype: int64
类似dict的“to_replace”>>> df.replace({0: 10, 1: 100})
A B C
0 10 5 a
1 100 6 b
2 2 7 c
3 3 8 d
4 4 9 e
>>> df.replace({'A': 0, 'B': 5}, 100)
A B C
0 100 100 a
1 1 6 b
2 2 7 c
3 3 8 d
4 4 9 e
>>> df.replace({'A': {0: 100, 4: 400}})
A B C
0 100 5 a
1 1 6 b
2 2 7 c
3 3 8 d
4 400 9 e
正则表达式“to_replace”>>> df = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],
... 'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})
>>> df.replace(to_replace=r'^ba.$', value='new', regex=True)
A B
0 new abc
1 foo new
2 bait xyz
>>> df.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)
A B
0 new abc
1 foo bar
2 bait xyz
>>> df.replace(regex=r'^ba.$', value='new')
A B
0 new abc
1 foo new
2 bait xyz
>>> df.replace(regex={r'^ba.$': 'new', 'foo': 'xyz'})
A B
0 new abc
1 xyz new
2 bait xyz
>>> df.replace(regex=[r'^ba.$', 'foo'], value='new')
A B
0 new abc
1 new new
2 bait xyz
注意，当替换多个bool或datetime64对象时，to_replace参数中的数据类型必须与被替换值的数据类型匹配:>>> df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True],
... 'B': [False, True, False]})
>>> df.replace({'a string': 'new value', True: False}) # raises
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Cannot compare types 'ndarray(dtype=bool)' and 'str'
这将引发类型错误，因为其中一个dict键不是用于替换的正确类型。
比较s的行为。替换({'a': None})和s.replace('a'， None)了解to_replace参数的特性:>>> s = pd.Series([10, 'a', 'a', 'b', 'a'])
当使用dict作为to_replace值时，就像dict中的值等于value参数一样。s.replace({'a': None}) 等价于s.replace(to_replace={'a': None}， value=None, method=None):>>> s.replace({'a': None})
0 10
1 None
2 None
3 b
4 None
dtype: object
当value=None和to_replace是标量、列表或元组时，replace使用方法参数(默认'pad')进行替换。这就是为什么在第1和第2行中'a'值被替换为10，在本例中在第4行中替换为'b'。该命令s.replace('a', None)实际上等于s.replace(to_replace='a', value=None, method='pad'):>>> s.replace('a', None)
0 10
1 10
2 10
3 b
4 b
dtype: object
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