Pandas DataFrame DataFrame.replace()函式

Suraj Joshi 2023年1月30日 Pandas Pandas DataFrame
  1. pandas.DataFrame.replace() 語法
  2. 示例程式碼：使用 pandas.DataFrame.replace() 替換 DataFrame 中的值
  3. 示例程式碼：在 DataFrame 中使用 pandas.DataFrame.replace() 替換多個值
Pandas DataFrame DataFrame.replace()函式

pandas.DataFrame.replace() 用其他值替換 DataFrame 中的值，這些值可以是字串、正規表示式、列表、字典、Series 或數字。

pandas.DataFrame.replace() 語法

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

引數
to_replace 字串，正規表示式，列表，字典，系列，數字或 None. 需要替換的 DataFrame 中的值。
value 標量，字典，列表，字串，正規表示式或 None. 替換任何與 to_replace 匹配的值。
inplace 布林值。如果為 True 修改呼叫者的 DataFrame
limit 整數。向前或向後填充的最大間隙大小
regex 布林型。如果 to_replace 和/或 value 是一個正規表示式，則將 regex 設為 True。
method 用於替換的方法

返回值

它返回一個 DataFrame，用給定的 value 替換所有指定的欄位。

示例程式碼：使用 pandas.DataFrame.replace() 替換 DataFrame 中的值

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)

輸出：

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

這裡，1 代表 to_replace 引數，5 代表 replace() 方法中的 value 引數。因此，在 df 中，所有值為 1 的元素都被 5 取代。

示例程式碼：在 DataFrame 中使用 pandas.DataFrame.replace() 替換多個值

使用列表替換

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)

輸出：

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

這裡，[1,2,3] 代表 to_replace 引數，[1,4,9] 代表 replace() 方法中的 value 引數。因此，在 df 中，列 [1,2,3] 被 [1,4,9] 替換。

使用字典替換

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)

輸出：

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

它將所有值為 1 的元素替換為 10，將所有值為 3 的元素替換為 30。

使用 Regex 替換

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)

輸出：

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

它將所有前三個字元為 ami 然後後面跟任何一個字元的元素替換為 song。這裡只有 amid 滿足給定的正規表示式，因此只有 amid 被 song 替換。雖然 amily 的前三個字元是 ami，但 ami 後面還有兩個字元。所以，amily 不滿足給定的 regex，因此它保持一樣，沒被替換。如果你使用的是正規表示式，請確保 regex 設定為 True，並且 inplace=True 在呼叫 replace() 方法後修改原來的 DataFrame。

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作者： Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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