python replace函数_Pandas DataFrame.replace()用法
本文概述
Pandas replace()是一个非常丰富的函数, 用于从DataFrame替换字符串, 正则表达式, 字典, 列表和序列。 DataFrame的值可以动态替换为其他值。它能够使用Python regex(正则表达式)。
它与.loc或.iloc更新不同, 后者需要你使用一些值指定要更新的位置。
句法
DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)
参数
to_replace：定义一个我们要在数据框中替换的模式。
值：它是一个用于填充DataFrame中的孔的值(例如0), 或者是一个值的字典, 该值指定了每列要使用的值(不在字典中的列将不被填充)。
它还允许使用正则表达式, 字符串以及列表或字典等对象。
就地：如果为True, 则将其替换。
注意：它还会修改此对象的任何其他视图(例如, DataFrame中的列)。如果为True, 则返回调用方。
极限：它定义了向前或向后填充的最大尺寸间隙。
regex：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必须为字符串。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的列表, 字典或数组。
方法：当to_replace是列表时, 这是一种用于替换的方法。
返回：替换后返回DataFrame对象。
范例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 known
Parker Python
Smith Android
John C
William Android
Dean Python
Christina C++
Cornelia C
Language known
Parker 1
Smith 4
John 3
William 4
Dean 1
Christina 5
Cornelia 3
范例2：
下面的示例在DataFrame中用另一个值替换一个值。
import pandas as pd
info = pd.DataFrame({
'name':['Parker', 'Smith', 'John'], 'age':[27, 34, 31], 'city':['US', 'Belgium', 'London']
})
info.replace([29], 38)
输出
name age City
0Parker 27 US
1Smith 34 Belgium
2John 38 London
范例3：
下面的示例替换了dict中的值：
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'
})
输出
name age City
0Parker 27 US
1William 29 Belgium
2John 31 London
示例4：
以下示例替换了正则表达式中的值：
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)
输出
name age City
0Parker 27 US
1Ela 34 Belgium
2John 31 London
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