Python pandas.DataFrame.replace函数方法的使用

参数:

to_replace : 

str, regex, list, dict,

Series, int, float, 或 None

如何找到将要被替换的值。

numeric, str 或 regex:

1）numeric: 等于to_replace的数值将被替换为value

2）str: 完全匹配to_replace的字符串将被替换为值

3）regex: 匹配to_replace的正则表达式将被替换为值

str, regex, 或 numeric的list:

1）首先，如果to_replace和value都是列表，

那么它们的长度必须相同。

2）其次，如果regex=True，

那么两个列表中的所有字符串都将被解释为regex，

否则它们将直接匹配。这对值没有太大影响，

因为您只能使用几种可能的替代正则表达式。

3）str、regex和numeric规则同样适用。

dict : 

1）dict可用于为不同的现有值指定不同的替换值。

例如，{'a': 'b'， 'y': 'z'}将值'a'替换为'b'，

将值'y'替换为'z'。

要以这种方式使用dict, value参数应该为None。

2）对于数据格式，

dict可以指定在不同的列中替换不同的值。

例如，

{'a': 1， 'b': 'z'}查找列'a'中的值1

和列'b'中的值'z'，

并用value中指定的值替换这些值。在这种情况下，

value参数不应该是None。除了指定要搜索的列之外，

您可以将此看作传递两个列表的特殊情况。

3）对于一个DataFrame嵌套字典，

用于DataFrame嵌套字典，

例如，{'a': {'b': np.nan}}，

读取如下:在'a'列中查找值'b'，

并将其替换为NaN。

要以这种方式使用嵌套的dict, 

value参数应该为None。

您也可以嵌套正则表达式。

注意列名(嵌套字典中的顶级字典键)不能是正则表达式。

None:

1）这意味着regex参数必须是字符串、

编译regex或list、dict、

ndarray或这类元素的Series。

如果值也是None，那么这必须是嵌套字典或序列。

请参阅示例部分以获得这些示例。

value : scalar, dict, list, str, regex, 默认 None：

值，以替换与to_replace匹配的任何值。

对于DataFrame，

可以使用一组值来指定为每个列使用哪个值

(不属于该数据格式的列将不会被填充)。

这些对象的正则表达式、字符串和列表或字典也是允许的。

inplace :bool, 默认 False

如果是真的，在适当的地方。

注意:这将修改这个对象上的任何其他视图(例如，

DataFrame中的一个列)。如果为真，则返回调用者。

limit : int, 默认None

最大大小间隔，用于向前填充或向后填充。

自版本 2.1.0 起已弃用。

regex :bool或与to_replace相同的类型, 默认False

是否将to_replace和/或value解释为正则表达式。

如果这是True，那么to_replace必须是一个字符串。

也可以是正则表达式或正则表达式的列表、dict或数组，

在这种情况下to_replace必须为None。

method :{'pad', 'ffill', 'bfill', None}

当用于替换时，当to_replace是标量时，

列表或元组，值为None时使用的方法。

在版本0.23.0中更改:添加到DataFrame中。

返回值:

DataFrame

更换后的对象。

Raises：

AssertionError

如果regex不是bool, to_replace不是None。

TypeError

1）如果to_replace是一个dict，

而值不是list、dict、ndarray或Series

2）如果to_replace为None，

并且regex不能编译为正则表达式，

或者是list、dict、ndarray或Series。

3）替换多个bool或datetime64对象时，

to_replace的参数与被替换值的类型不匹配

ValueError

如果一个列表或一个ndarray被传递给

to_replace和value，

但是它们的长度不相同。