pandas.Series.replace

Series.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)

将'to_replace'中给出的值替换为'value'。

参数：

to_replace：str，regex，list，dict，Series，numeric或None

• str或regex：

  • str：与to_replace完全匹配的字符串将替换为值
  • regex：匹配to_replace的正则表达式将替换为值

• str，regex或numeric的列表：

  • 首先，如果to_replace和值都是列表，则它们必须具有相同的长度。
  • 第二，如果regex=True，则两个列表中的所有字符串将被解释为正则表达式，否则它们将直接匹配。这对于值没有多大意义，因为只有几个可能的替换正则表达式可以使用。
  • str和regex规则如上所述。

• dict：

  • 嵌套字典，例如{'a'：{'b'：nan}}，如下所示：在列'a'中查找值'b'，并将其替换为nan。您也可以嵌套正则表达式。请注意，列名称（嵌套字典中的顶级字典键）不能是正则表达式。
  • 键映射到列名称和值的键映射到替换值。您可以将此视为传递两个列表的特殊情况，除非您指定要搜索的列。

• 没有：

  • 这意味着regex参数必须是字符串，编译的正则表达式，或list，dict，ndarray或这样的元素的系列。如果值也是None，则此必须是嵌套字典或Series。

请参阅示例部分，了解其中的每个示例。

value：scalar，dict，list，str，regex，default无

用于填充空洞的值（例如0），或者指定值的dict，指定为每列使用哪个值（不在dict中的列将不会被填充）。也允许这些对象的正则表达式，字符串和列表或者词典。

inplace：boolean，default False

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

limit：int，默认值无

向前或向后填充的最大尺寸间隙

regex：bool或与to_replace相同的类型，默认为False

是否将to_replace和/或值解释为正则表达式。如果这是True，则to_replace 必须是字符串。否则，to_replace必须为None，因为此参数将被解释为正则表达式或正则表达式的列表，dict或数组。

方法：string，optional，{'pad'，'ffill'，'bfill'}

当to_replace是list时，用于替换时使用的方法。

返回：

填充：NDFrame

上升：

AssertionError

• 如果regex不是bool和to_replace不是None。

TypeError

• If to_replace is a dict and value is not a list, dict, ndarray, or Series
• 如果to_replace是None和regex不能编译成正则表达式或是列表，dict，ndarray或Series。

ValueError

• 如果to_replace和值是list或ndarray，但它们不是相同的长度。

也可以看看

NDFrame.reindex，NDFrame.asfreq，NDFrame.fillna

笔记

• 正则表达式替换在re.sub下进行。替换re.sub的规则是相同的。
• 正则表达式只会替换字符串，这意味着您无法提供匹配浮点数的正则表达式，并希望帧中具有数字dtype的列匹配。但是，如果这些浮点数是字符串，则可以这样做。
• 此方法具有很多选项。鼓励你尝试和玩这个方法来获得直观的它如何工作。