Python Pandas.DataFrame.replace

对于工作中用到的一些实用内容进行一个简单的记录，希望能对大家有一定的帮助。

pandas.DataFrame.replace

DataFrame.replace（to_replace = None，value = None，inplace = False，limit = None，regex = False，method =‘pad’ )
替换给定的值to_replace
to_replace：str，regex，list，dict，Series，int，float或None
如何选取将被替换的值：

• numeric, str or regex:

  • numeric：to_replace的数值将替换为value
  • str：to_replace的字符串将替换为value
  • regex：匹配to_replace的正则表达式将替换为value

• numeric, str or regex 为数据列表：

  • 如果to_replace和value都是列表，则它们的长度必须相同
  • 如果regex=True则to_replace里的所有字符串都将被解释为正则表达式，否则将直接匹配

• 字典

  • Dicts可用于为不同的现有值指定不同的替换值。例如， 将值’a’替换为’b’，将’y’替换为’z’。要以这种方式使用dict，value 参数应为None。{‘a’: ‘b’, ‘y’: ‘z’}
  • 对于DataFrame，dict可以指定应在不同的列中替换不同的值。例如， 查找列’a’中的值1和列’b’中的值’z’，并将这些值替换为value中指定的值。在这种情况下，value参数不应该是。除了指定要搜索的列之外，您可以将此视为传递两个列表的特殊情况。df.({‘a’: 1, ‘b’: ‘z’},None)
  • 对于DataFrame嵌套字典，例如， 如下所示：在列’a’中查找值’b’并将其替换为NaN。该数值 参数应该以这种方式来使用嵌套的字典。您也可以嵌套正则表达式。请注意，列名（嵌套字典中的顶级字典键）不能是正则表达式。{‘a’: {‘b’: np.nan}}None

• inplace：布尔值，默认为False

  如果是True。注意：这将修改此对象上的任何其他视图（例如，DataFrame中的列）。如果为True，则返回调用者。

• limit：int，默认None

  向前或向后填充的最大尺寸间隙。

同类参考链接：https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/72719340/