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(pandas replace) Python pandas.replace的用法详解 Python Pandas中的replace方法使用指南 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 4周前 (06-13) 28次浏览 已收录 扫描二维码

(pandas replace) Python pandas.replace的用法详解

Python Pandas中的 replace() 方法主要用于替换DataFrame或Series中的值。它可以使用不同的方式,比如标量、列表或字典,并且可以在给定的方向中替换一个值、一个列表值甚至使用正则表达式。现在,让我们详细了解如何使用并实现它。

首先,我们需要导入 pandas 模块:

import pandas as pd

假设我们有以下的 DataFrame,我们将其命名为 “df”:

df = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],
                   'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})

这将会创建一个如下所示的 DataFrame:

     A    B
0  bat  abc
1  foo  bar
2  bait xyz

如果我们想要替换 ‘foo’ 为 ‘boo’,我们可以如下调用 replace() 函数:

df.replace('foo', 'boo')

这个会返回一个新的DataFrame:

     A    B
0  bat  abc
1  boo  bar
2  bait xyz

我们还可以使用字典来替换更多的值。例如:

df.replace({'A': 'foo'}, {'A': 'boo'})

返回:

     A    B
0  bat  abc
1  boo  bar
2  bait xyz

请注意,replace() 方法并不会在原地更改 df,如果你想在原地更改 df,你可以使用 inplace 参数:

df.replace('foo', 'boo', inplace=True)

在这种情况下,df 会在原地被更改,新的值将被替换。

你也可以利用 replace() 方法来进行正则表达式的替换:

df.replace(r'^ba.$', 'new', regex=True)

这个将会替换所有以 “ba” 开头和只有一个任意字符跟随其后的字符串。返回:

      A    B
0   new  abc
1   foo  new
2  bait xyz

总的来说, pandas.DataFrame.replace() 是一个非常强大的方法,可以用于处理数据清洗和预处理。
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