Pandas DataFrame DataFrame.replace()函数

Suraj Joshi 2023年1月30日 Pandas Pandas DataFrame
  1. pandas.DataFrame.replace() 语法
  2. 示例代码：使用 pandas.DataFrame.replace() 替换 DataFrame 中的值
  3. 示例代码：在 DataFrame 中使用 pandas.DataFrame.replace() 替换多个值
Pandas DataFrame DataFrame.replace()函数

pandas.DataFrame.replace() 用其他值替换 DataFrame 中的值，这些值可以是字符串、正则表达式、列表、字典、Series 或数字。

pandas.DataFrame.replace() 语法

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

参数
to_replace 字符串，正则表达式，列表，字典，系列，数字或 None. 需要替换的 DataFrame 中的值。
value 标量，字典，列表，字符串，正则表达式或 None. 替换任何与 to_replace 匹配的值。
inplace 布尔值。如果为 True 修改调用者的 DataFrame
limit 整数。向前或向后填充的最大间隙大小
regex 布尔型。如果 to_replace 和/或 value 是一个正则表达式，则将 regex 设为 True。
method 用于替换的方法

返回值

它返回一个 DataFrame，用给定的 value 替换所有指定的字段。

示例代码：使用 pandas.DataFrame.replace() 替换 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)

输出：

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

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

示例代码：在 DataFrame 中使用 pandas.DataFrame.replace() 替换多个值

使用列表替换

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)

输出：

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

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

使用字典替换

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)

输出：

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

它将所有值为 1 的元素替换为 10，将所有值为 3 的元素替换为 30。

使用 Regex 替换

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)

输出：

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

它将所有前三个字符为 ami 然后后面跟任何一个字符的元素替换为 song。这里只有 amid 满足给定的正则表达式，因此只有 amid 被 song 替换。虽然 amily 的前三个字符是 ami，但 ami 后面还有两个字符。所以，amily 不满足给定的 regex，因此它保持一样，没被替换。如果你使用的是正则表达式，请确保 regex 设置为 True，并且 inplace=True 在调用 replace() 方法后修改原来的 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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