Python Pandas dataframe.replace()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.replace()函數用於替換數據幀中的字符串，正則表達式，列表，字典，係列，數字等。這是一個非常豐富的函數，因為它有很多變化。此函數最強大的函數是它可以與Python regex(正則表達式)一起使用。

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

參數：
to_replace:我們試圖在 DataFrame 中替換的[str，regex，list，dict，Series，numeric或None]模式。
value:用於填充孔的值(例如0)，或者是值的字典，用於指定要用於每列的值(字典中未填充的列將不被填充)。還允許使用此類對象的正則表達式，字符串和列表或字典。
inplace:如果為True，則到位。注意：這將修改此對象上的所有其他視圖(例如，DataFrame中的列)。如果為True，則返回調用方。
limit:向前或向後填充的最大尺寸間隙
regex:是否將to_replace和/或value解釋為正則表達式。如果為True，則to_replace必須為字符串。否則，to_replace必須為None，因為此參數將被解釋為正則表達式或正則表達式的列表，字典或數組。
method:當to_replace是列表時，用於替換的方法。

返回：填充：NDFrame

有關在代碼中使用的CSV文件的鏈接，請單擊此處

範例1：用nba.csv文件中的“Omega Warrior”替換團隊“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]

輸出：

我們將在“ df” DataFrame 中將團隊“Boston Celtics”替換為“Omega Warrior”

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

輸出：

範例2：一次替換多個值。使用python列表作為參數

我們將在“ df” DataFrame 中將小組“Boston Celtics”和“Texas”替換為“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")

輸出：

請注意，第一行的“學院”列“Texas”已替換為“Omega Warriors”

範例3：用-99999值替換 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)

輸出：

注意所有Nan DataFrame 中的值已由-99999代替。盡管出於實際目的，我們應該謹慎對待所取代的價值nan 值。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.replace()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。