Python Pandas dataframe.replace()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.replace()函数用于替换数据帧中的字符串，正则表达式，列表，字典，系列，数字等。这是一个非常丰富的函数，因为它有很多变化。此函数最强大的函数是它可以与Python regex(正则表达式)一起使用。

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

参数：
to_replace:我们试图在 DataFrame 中替换的[str，regex，list，dict，Series，numeric或None]模式。
value:用于填充孔的值(例如0)，或者是值的字典，用于指定要用于每列的值(字典中未填充的列将不被填充)。还允许使用此类对象的正则表达式，字符串和列表或字典。
inplace:如果为True，则到位。注意：这将修改此对象上的所有其他视图(例如，DataFrame中的列)。如果为True，则返回调用方。
limit:向前或向后填充的最大尺寸间隙
regex: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。
method:当to_replace是列表时，用于替换的方法。

返回：填充：NDFrame

有关在代码中使用的CSV文件的链接，请单击此处

范例1：用nba.csv文件中的“Omega Warrior”替换团队“Boston Celtics”

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Making data frame from the csv file 
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Printing the first 10 rows of the data frame for visualization 
df[:10]

输出：

我们将在“ df” DataFrame 中将团队“Boston Celtics”替换为“Omega Warrior”

# this will replace "Boston Celtics" with "Omega Warrior" 
df.replace(to_replace ="Boston Celtics", 
                 value ="Omega Warrior")

输出：

范例2：一次替换多个值。使用python列表作为参数

我们将在“ df” DataFrame 中将小组“Boston Celtics”和“Texas”替换为“Omega Warrior”。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Making data frame from the csv file 
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# this will replace "Boston Celtics" and "Texas" with "Omega Warrior" 
df.replace(to_replace =["Boston Celtics", "Texas"],  
                            value ="Omega Warrior")

输出：

请注意，第一行的“学院”列“Texas”已替换为“Omega Warriors”

范例3：用-99999值替换 DataFrame 中的Nan值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Making data frame from the csv file 
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# will replace  Nan value in dataframe with value -99999  
df.replace(to_replace = np.nan, value =-99999)

输出：

注意所有Nan DataFrame 中的值已由-99999代替。尽管出于实际目的，我们应该谨慎对待所取代的价值nan 值。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.replace()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。