pandas replace() 数据替换 pandas 教程

pandas replace() 数据替换

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数据清洗中，替换是常见的操作，pandas 的 DataFrame、Series、时间序列都支持替换操作，同时还对 str 访问器也支持了替换方法。本文将一一介绍 replace() 在这些对象中的使用。

支持的对象

pandas 的以下对象支持 replace() 方法：

DataFrame 和 Series语法

在 DataFrame 和 Series 对象上的 replace() 方法的参数是：

replace(
    to_replace=None,
    value=<no_default>,
    inplace: 'bool' = False,
    limit=None,
    regex: 'bool' = False,
    method: 'str | lib.NoDefault' = <no_default>,
)

简单说，它将 to_replace 中给定的值替换为给定的 value 值。与 loc 或 iloc 的赋值替换不同的是，它们要求您选定一个位置以使用某个值进行更新。

参数

可以不传任何参数(即 None)，返回的是原样的数据。

它的参数有：

返回

返回一个经常替换处理后 DataFrame 或者 Series。

如果传参有问题，可能会抛出以下错误：

Series 和 DataFrame 示例

在 Series 和 DataFrame 上的一些示例：

# 替换标量
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s.replace(1, 5) # 1 替换为 5
'''
0    5
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64
'''

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df.replace(0, 5)
'''
    A  B  C
0  5  5  a
1  1  6  b
2  2  7  c
3  3  8  d
4  4  9  e
'''


# 类似列表替换
df.replace([0, 1, 2, 3], 4)
'''
    A  B  C
0  4  5  a
1  4  6  b
2  4  7  c
3  4  8  d
4  4  9  e
'''

df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1])
'''
    A  B  C
0  4  5  a
1  3  6  b
2  2  7  c
3  1  8  d
4  4  9  e
'''

s.replace([1, 2], method='bfill')
'''
0    3
1    3
2    3
3    4
4    5
dtype: int64
'''

# 类似字典替换
df.replace({0: 10, 1: 100})
'''
        A  B  C
0   10  5  a
1  100  6  b
2    2  7  c
3    3  8  d
4    4  9  e
'''

df.replace({'A': 0, 'B': 5}, 100)
'''
        A    B  C
0  100  100  a
1    1    6  b
2    2    7  c
3    3    8  d
4    4    9  e
'''

df.replace({'A': {0: 100, 4: 400}})
'''
        A  B  C
0  100  5  a
1    1  6  b
2    2  7  c
3    3  8  d
4  400  9  e
'''

正则表达式替换：

df = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],
                   'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})
df.replace(to_replace=r'^ba.$', value='new', regex=True)
'''
        A    B
0   new  abc
1   foo  new
2  bait  xyz
'''

df.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)
'''
        A    B
0   new  abc
1   foo  bar
2  bait  xyz
'''

df.replace(regex=r'^ba.$', value='new')
'''
        A    B
0   new  abc
1   foo  new
2  bait  xyz
'''

df.replace(regex={r'^ba.$': 'new', 'foo': 'xyz'})
'''
        A    B
0   new  abc
1   xyz  new
2  bait  xyz
'''

df.replace(regex=[r'^ba.$', 'foo'], value='new')
'''
        A    B
0   new  abc
1   new  new
2  bait  xyz
'''

比较下 s.replace({'a': None}) 和 s.replace('a', None) 来理解 to_replace 参数特性：

# 定义一个序列
s = pd.Series([10, 'a', 'a', 'b', 'a'])
s
'''
0    10
1     a
2     a
3     b
4     a
dtype: object
'''

# 注解1
s.replace({'a': None})
'''
0      10
1    None
2    None
3       b
4    None
dtype: object
'''

# 注解2
s.replace('a')
'''
0    10
1    10
2    10
3     b
4     b
dtype: object
'''

# 注解3
s.replace('a', None)
'''
0      10
1    None
2    None
3       b
4    None
dtype: object
'''

注解：

1）当 to_replace 为一个字典时, 字典中的值部分就相当于 value 参数的值，即以下代码是等效的：

s.replace({'a': None})
s.replace(to_replace={'a': None}, value=None, method=None)

2）如果没有显式传递 value，并且 to_replace 是标量、列表或元组，则使用 method参数（默认的pad 值）进行替换。因此在此例中，第1行和第2行中的 a 值被10替换，第4行中的 b 值被替换的原因

3）如果将 None 显式地传递给 value，与第一个注解中的效果相同

更多使用案例可访问：pandas 数据替换。

Series.str.replace

序列的字符访问器支持 replace() 方法，语法是：

pd.Series.str.replace(
    self,
    pat: 'str | re.Pattern',
    repl: 'str | Callable',
    n: 'int' = -1,
    case: 'bool | None' = None,
    flags: 'int' = 0,
    regex: 'bool | None' = None,
)

替换 Series/Index 中出现的每个模式/正则表达式。

根据 regex 的定义，等效于 meth:str.replace 或者 func:re.sub。

参数

参数如下：

返回

返回 Series 或者 Index 对象的副本，其中所有匹配的 pat 替换为 repl。

不符合传参规范的情况会抛出 ValueError 错误。

序列中的 NaN 值保持不变。

注意事项

当 pat 是一个已编译的正则表达式时，所有标志都应该包含在已编译的正则表达式中。对已编译的正则表达式使用 case 、flags 或 regex=False将引发错误。

示例

当 pat 是字符串且 regex 为 True（默认值）时，给定的 pat 编译为正则表达式。当 repl 是字符串时，它会将匹配的正则表达式模式替换为 meth:re.sub。

pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace('f.', 'ba', regex=True)
'''
0    bao
1    baz
2    NaN
dtype: object
'''

When pat is a string and regex is False, every pat is replaced with
repl as with :meth:str.replace:

pat 是字符串，regex 是 False，每个 pat 用 meth:str.replace 都替换为 repl:

pd.Series(['f.o', 'fuz', np.nan]).str.replace('f.', 'ba', regex=False)
'''
0    bao
1    fuz
2    NaN
dtype: object
'''

如果 repl 是可调用的，则使用 func：re.sub。可调用函数应该期望一个位置参数（regex对象）并返回一个字符串。

pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace('f', repr, regex=True)
'''
0    <re.Match object; span=(0, 1), match='f'>oo
1    <re.Match object; span=(0, 1), match='f'>uz
2                                            NaN
dtype: object
'''

反转每个小写字母：

repl = lambda m: m.group(0)[::-1]
ser = pd.Series(['foo 123', 'bar baz', np.nan])
ser.str.replace(r'[a-z]+', repl, regex=True)
'''
0    oof 123
1    rab zab
2        NaN
dtype: object
'''

使用正则表达式组（提取第二个组和交换大小写）：

pat = r"(?P<one>\w+) (?P<two>\w+) (?P<three>\w+)"
repl = lambda m: m.group('two').swapcase()
ser = pd.Series(['One Two Three', 'Foo Bar Baz'])
ser.str.replace(pat, repl, regex=True)
'''
0    tWO
1    bAR
dtype: object
'''

使用带标志的已编译正则表达式：

import re
regex_pat = re.compile(r'FUZ', flags=re.IGNORECASE)
pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace(regex_pat, 'bar', regex=True)
'''
0    foo
1    bar
2    NaN
dtype: object
'''

Timestamp

pandas 的时间类型数据的 replace() 替换方法如下：

pd.Timestamp.replace(
    self,
    year=None,
    month=None,
    day=None,
    hour=None,
    minute=None,
    second=None,
    microsecond=None,
    nanosecond=None,
    tzinfo=<class 'object'>,
    fold=None,
)

它实现了 datetime.replace 方法，可以处理纳秒级数据。

参数

参数有：

它返回替换字段的时间戳，可以把时间组成中的部分进行替换，如年份替换为 2023 年。

示例

以下是一些替换时间的示例：

# 创建时间戳对象：
ts = pd.Timestamp('2020-03-14T15:32:52.192548651', tz='UTC')
ts
# Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651+0000', tz='UTC')

# 替换年份和时间：
ts.replace(year=1999, hour=10)
# Timestamp('1999-03-14 10:32:52.192548651+0000', tz='UTC')

# 替换时区（不是转换）：
import pytz
ts.replace(tzinfo=pytz.timezone('US/Pacific'))
# Timestamp('2020-03-14 15:32:52.192548651-0700', tz='US/Pacific')

# 对 `pd.NaT` 的模拟兼容操作:
pd.NaT.replace(tzinfo=pytz.timezone('US/Pacific'))
# NaT

相关方法

以下特殊方法也能实现特定场景下的替换：

参考

相关内容

< pd.read_table() pandas 函数详细介绍 fillna() 填充缺失值 >
< eval() 表达式计算 pandas 添加修改数据 case_when() 条件替换 >
< interpolate() 插值填充 pandas 缺失值填充
pandas 数据替换 clip() 裁剪数据 >

更新时间：2022-06-03 17:21:49 标签：pandas replace 替换

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