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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
0	Parker      27         US
1	Smith       34         Belgium
2	John        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
0	Parker      27       US
1	William     29       Belgium
2	John        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
0	Parker     27        US
1	Ela        34        Belgium
2	John       31        London

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