Python Pandas Series.replace()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.replace()函数用于将to_replace中给出的值替换为value。 Series的值将动态替换为其他值。

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

参数：
to_replace:如何找到将被替换的值。
value:用于替换与to_replace匹配的任何值的值。
inplace:如果为True，则到位。
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
method:当to_replace是标量，列表或元组且值是None时，用于替换的方法。

返回：更换后的对象。

范例1：采用Series.replace()函数以替换给定Series对象中的某些值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.replace()函数用新值替换旧值。

# replace 3 by 1000 
result = sr.replace(to_replace = 3, value = 1000) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.replace()函数已成功用新值替换了旧值。

范例2：采用Series.replace()函数以替换给定Series对象中的某些值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio']) 
  
# Create the Index 
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']  
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.replace()函数使用列表用新值替换旧值。

# replace the old ones in the list with  
# the new values 
result = sr.replace(to_replace = ['New York', 'Rio'], value = ['London', 'Brisbane']) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.replace()函数已使用列表成功将旧值替换为新值。

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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 Series.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。