Pandas中DataFrame.replace()函數的實現
更新時間：2024年07月23日 10:35:08 作者：Midsummer-逐夢
DataFrame.replace()用于替換DataFrame中的指定值,本文主要介紹了Pandas中DataFrame.replace()函數的實現,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
一、簡介
DataFrame.replace()函數用于替換DataFrame中的指定值。該函數允許使用單個值、列表、字典或正則表達式進行替換操作，非常靈活。
二、語法和參數
DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')
- to_replace：需要替換的值，可以是單個值、列表、字典或正則表達式。
- value：替換后的值，可以是單個值、列表或字典。
- inplace：布爾值，是否在原DataFrame上進行替換，默認False。
- limit：整數，限制替換的數量。
- regex：布爾值，是否將
to_replace作為正則表達式處理，默認False。 - method：當
to_replace是NA值時，指定填充方法，如’pad’、‘ffill’、‘bfill’。
三、實例
3.1 替換單個值
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 替換值
df.replace(1, 10, inplace=True)
print(df)
輸出：
A B
0 10 4
1 2 5
2 3 6
3.2 使用字典替換值
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用字典替換值
df.replace({'A': 1, 'B': 4}, 100, inplace=True)
print(df)
輸出：
A B
0 100 100
1 2 5
2 3 6
3.3 使用列表替換值
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用列表替換值
df.replace([1, 4], [100, 400], inplace=True)
print(df)
輸出：
A B
0 100 400
1 2 5
2 3 6
3.4 使用正則表達式替換值
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['fuz', 'buz', 'faz']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用正則表達式替換值
df.replace(to_replace=r'^b', value='new', regex=True, inplace=True)
print(df)
輸出：
A B
0 foo fuz
1 new newz
2 new faz
四、注意事項
- 當使用
inplace=True時，DataFrame會直接修改，無需重新賦值。 - 當
to_replace為字典時，value的值必須與to_replace的鍵相對應。 - 使用正則表達式時，需將
regex參數設置為True。
到此這篇關于Pandas中DataFrame.replace()函數的實現的文章就介紹到這了,更多相關Pandas DataFrame.replace()內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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