1. pandas.replace()介绍
pandas.Series.replace 官方文档
Series.replace(to_replace=None, value=NoDefault.no_default, inplace=False, limit=None, regex=False, method=NoDefault.no_default)
- to_replace: 需要替换的值
- value:替换后的值
- inplace: 是否在原数据表上更改,默认 inplace=False
- limit:向前或向后填充的最大尺寸间隙,用于填充缺失值
- regex: 是否模糊查询,用于正则表达式查找,默认 regex=False
-
method: 填充方式,用于填充缺失值(The method to use when for replacement, when to_replace is a scalar, list or tuple and value is None.)
- pad: 向前填充
- ffill: 向前填充
- bfill: 向后填充
Example
2. 单值替换
2.1 全局替换
df.replace(1, 10)
2.2 选定条件替换
df["attr_1"].replace("场景.季节.冬天", "冬天", inplace=True)
3. 多值替换
3.1 多个值替换同一个值
df.replace([3, 11, 137], 4)
3.2 多个值替换不同值
列表List
df.replace([3, 11, 137, 1], [1, 111, 731, 10])
字典映射
# 修改不同列 df.replace({"场景.普通运动.跑步":"跑步", 11:100})
# 修改同一列 df.replace({"attr_1":{"场景.普通运动.跑步":"跑步", "场景.户外休闲.爬山":"爬山"}})
4. 模糊查询替换
df.replace("场景.","", regex=True) df.replace(regex="场景.", value=" ")
df.replace(regex={"场景.": "", "方案.":""}) df.replace(regex=["场景.", "方案."], value="")
也可以这样
df["Attr_B"] = df["Attr_B"].str.replace("夹克", "大衣") df
5. 缺失值替换
5.1 method的用法 (向前/后填充)
Example
向前填充(以他的前一行的值填充)
s.replace(np.nan, method="pad") s.replace(np.nan, method="ffill")
向后填充(以他的后一行的值填充)
s.replace(np.nan, method="bfill")
5.2 limit的用法 (限制最大填充间隔)
连着多个空值时,limit为几填充几个
Example
s.replace(np.nan, method="ffill", limit=1)
s.replace(np.nan, method="ffill", limit=2)
补充:使用实例代码
#Series对象值替换 s = df.iloc[2]#获取行索引为2数据 #单值替换 s.replace("?",np.nan)#用np.nan替换? s.replace({"?":"NA"})#用NA替换? #多值替换 s.replace(["?",r"$"],[np.nan,"NA"])#列表值替换 s.replace({"?":np.nan,"$":"NA"})#字典映射 #同缺失值填充方法类似 s.replace(["?","$"],method="pad")#向前填充 s.replace(["?","$"],method="ffill")#向前填充 s.replace(["?","$"],method="bfill")#向后填充 #limit参数控制填充次数 s.replace(["?","$"],method="bfill",limit=1) #DataFrame对象值替换 #单值替换 df.replace("?",np.nan)#用np.nan替换? df.replace({"?":"NA"})#用NA替换? #按列指定单值替换 df.replace({"EMPNO":"?"},np.nan)#用np.nan替换EMPNO列中? df.replace({"EMPNO":"?","ENAME":"."},np.nan)#用np.nan替换EMPNO列中?和ENAME中. #多值替换 df.replace(["?",".","$"],[np.nan,"NA","None"])##用np.nan替换?用NA替换. 用None替换$ df.replace({"?":"NA","$":None})#用NA替换? 用None替换$ df.replace({"?","$"},{"NA",None})#用NA替换? 用None替换$ #正则替换 df.replace(r"?|.|$",np.nan,regex=True)#用np.nan替换?或.或$原字符 df.replace([r"?",r"$"],np.nan,regex=True)#用np.nan替换?和$ df.replace([r"?",r"$"],[np.nan,"NA"],regex=True)#用np.nan替换?用NA替换$符号 df.replace(regex={r"?":None}) #value参数显示传递 df.replace(regex=[r"?|.|$"],value=np.nan)#用np.nan替换?或.或$原字符
总结
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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_46599926/article/details/122846157