Pandas DataFrame DataFrame.replace() Función

1. La sintaxis de pandas.DataFrame.replace():
2. Códigos de ejemplo: Reemplaza los valores en el DataFrame usando pandas.DataFrame.replace()
3. Códigos de ejemplo: Reemplazar múltiples valores en el DataFrame usando pandas.DataFrame.replace()

La función pandas.DataFrame.replace() reemplaza los valores en el DataFrame con otros valores, que pueden ser string, regex, list, diccionario, Series, o un número.

La sintaxis de pandas.DataFrame.replace():

DataFrame.replace(,
                  to_replace=None,
                  value=None,
                  inplace=False,
                  limit=None,
                  regex=False,
                  method='pad')

Parámetros

Retorna

Devuelve un DataFrame reemplazando todos los campos especificados por un valor dado.

Códigos de ejemplo: Reemplaza los valores en el DataFrame usando pandas.DataFrame.replace()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3,],
                   'Y': [4, 1, 8]})
print("Before Replacement")
print(df)  
replaced_df=df.replace(1, 5)
print("After Replacement")
print(replaced_df)

Producción:

Before Replacement
   X  Y
0  1  4
1  2  1
2  3  8
After Replacement
   X  Y
0  5  4
1  2  5
2  3  8

Aquí, 1 representa el parámetro to_replace y 5 representa el parámetro value en el método replace(). Por lo tanto, todas las entradas con el valor 1 son reemplazadas por 5 en el f.

Códigos de ejemplo: Reemplazar múltiples valores en el DataFrame usando pandas.DataFrame.replace()

Reemplazar las listas de uso

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3,],
                   'Y': [4, 1, 8]})
print("Before Replacement")
print(df)  
replaced_df=df.replace([1,2,3],[1,4,9])
print("After Replacement")
print(replaced_df)

Producción:

Before Replacement
   X  Y
0  1  4
1  2  1
2  3  8
After Replacement
   X  Y
0  1  4
1  4  1
2  9  8

Aquí, [1,2,3] representa el parámetro to_replace y [1,4,9] representa el parámetro value en el método replace(). Por lo tanto, la columna [1,2,3] se sustituye por [1,4,9] en el df.

Reemplazar usando diccionarios

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3,],
                   'Y': [3, 1, 8]})
print("Before Replacement")
print(df)  
replaced_df=df.replace({1:10,3:30})
print("After Replacement")
print(replaced_df)

Producción:

Before Replacement
   X  Y
0  1  3
1  2  1
2  3  8
After Replacement
    X   Y
0  10  30
1   2  10
2  30   8

Reemplaza todos los elementos con valor 1 por 10 y todos los elementos con valor 3 por 30.

Reemplaza usando Regex

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': ["zeppy", "amid", "amily"],
                   'Y': ["xar", "abc", "among"]})
print("Before Replacement")
print(df)  
df.replace(to_replace=r'^ami.$', value='song', regex=True,inplace=True)
print("After Replacement")
print(df)

Producción:

Before Replacement
       X      Y
0  zeppy    xar
1   amid    abc
2  amily  among
After Replacement
       X      Y
0  zeppy    xar
1   song    abc
2  amily  among

Reemplaza todos los elementos con los tres primeros caracteres como ami, seguido de cualquier carácter con song. Aquí sólo amid satisface a regex y por lo tanto sólo amid es reemplazada por song. Aunque family también tiene sus tres primeros caracteres ami, pero hay dos caracteres después de ami. Así que, family no satisface la versión dada y por lo tanto sigue siendo la misma y no se reemplaza. Si estás usando regex, asegúrate de que regex esté en True y inplace=True modifica el DataFrame original después de llamar al método replace() en él.