Python pandas.replace的用法详解

df.replace(1, 10)

df['attr_1'].replace('场景.季节.冬天', '冬天', inplace=True)

df.replace([3, 11, 137], 4)

df.replace([3, 11, 137, 1], [1, 111, 731, 10])

# 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'}})

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='')

df['Attr_B'] = df['Attr_B'].str.replace('夹克', '大衣')
df

s.replace(np.nan, method='pad')
s.replace(np.nan, method='ffill')

s.replace(np.nan, method='bfill')

s.replace(np.nan, method='ffill', limit=1)

s.replace(np.nan, method='ffill', limit=2)

#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