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Pandas中Replace函數(shù)使用那些事兒

 更新時(shí)間:2022年11月29日 11:22:22   作者:西瓜WiFi  
Pandas是基于NumPy?的一種工具,該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Pandas中Replace函數(shù)使用那些事兒,文中通過(guò)實(shí)例代碼以及圖文介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

一、Series 數(shù)據(jù)替換s.str.replace()

s.sr.replace(pat,repl,n=-1,case=None,flags=0,regex=None)

函數(shù)詳解:

pat要查找的字符串
repl替換的字符串,可以調(diào)用函數(shù)
n 要進(jìn)行的替換數(shù),默認(rèn)全部
case是否區(qū)分大小寫(xiě)
flagsre模塊中的標(biāo)志
regex是否設(shè)置為正則表達(dá)式

1. 普通查找替換

將曹操替換為劉備

import pandas as pd
s=pd.Series(['曹操','大喬','小喬'])
s.str.replace('曹操','劉備')

2.正則表達(dá)式替換

將字符串中的‘~’和‘/’替換為'-'

import pandas as pd
s=pd.Series(['2022-5-5','2022/5/6','2022~6~9'])
s.str.replace('[~/]','-',regex=True)

3. 預(yù)編譯好的正則表達(dá)式替換

將字符串中的‘~’和‘/’替換為'-'

import pandas as pd
import re
s=pd.Series(['2022-5-5','2022/5/6','2022~6~9'])
pat=re.compile('[~/]')
s.str.replace(pat,'-',regex=True)

4. 函數(shù)替換

給Series中的人名添加括號(hào);人名和日期之間添加‘-’

import pandas as pd
import re
s=pd.Series(['Aaron2022-5-5','Bob2022-5-6','judy2022-6-9'])
s.str.replace('[a-zA-Z]+',lambda x: '('+x[0]+')'+'-',regex=True)

5. 分組替換

殊途同歸,分組替換可以實(shí)現(xiàn)與函數(shù)替換一樣的目的;

s=pd.Series(['Aaron2022-5-5','Bob2022-5-6','judy2022-6-9'])
s.str.replace('([a-zA-Z]+)',r"【\1】-",regex=True)

二、DataFrame 數(shù)據(jù)替換 df.replace()

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

函數(shù)詳解:

to_replace查找要替換的值
value替換與查找匹配的值
inplace修改原數(shù)據(jù)
limit向前或向后填充的最大尺寸間隙
regex是否支持正則表達(dá)式
method替換方法

1. 單值替換

寫(xiě)入實(shí)例數(shù)據(jù):

df=pd.DataFrame({'英雄屬性':['刺客','射手','法師','戰(zhàn)士','輔助'],
                '紅方英雄':['荊軻','鹵蛋','甄姬','夏侯?lèi)?,'項(xiàng)羽'],
                '紅方傷害':[11.20,15.34,8.57,6.98,3.69],
                 '紅方死亡次數(shù)':['1次','10次','8次','5次','6次'],
                '藍(lán)方英雄':['趙云','馬克','干將','呂布','劉禪'],
                '藍(lán)方傷害':[10.82,11.36,10.87,9.69,6.53],
                '藍(lán)方死亡次數(shù)':['5次','8次','4次','7次','10次']})
df

將荊軻替換為孫悟空; 

df.replace('荊軻','孫悟空')

2. 列表替換

多個(gè)值替換單個(gè)值,將趙云和馬克替換為孫策

df.replace(['趙云','馬克'],'孫策')

多個(gè)值替換多個(gè)值,將趙云和馬克替換為橘右京和虞姬;

查找值放在一個(gè)列表里,替換值放在一個(gè)列表里,需要一一對(duì)應(yīng);

df.replace(['趙云','馬克'],['橘右京','虞姬'])

3.字典替換

(1)字典替換,將趙云和馬克替換為橘右京和虞姬

傳入字典的鍵為要查找的值,值為要替換的值;

df.replace({
    '趙云':'橘右京',
    '馬克':'虞姬'
})

(2)指定列替換

將紅方英雄甄姬替換為貂蟬,項(xiàng)羽替換為鐘馗;藍(lán)方英雄呂布替換為孫策,干將替換為楊玉環(huán);

df.replace({
    '紅方英雄':{
        '甄姬':'貂蟬',
        '項(xiàng)羽':'鐘馗'
    },
    '藍(lán)方英雄':{
        '呂布':'孫策',
        '干將':'楊玉環(huán)'
    }
})

 (3)多列替換

將紅方傷害11.2,藍(lán)方傷害11.36,9.69替換為9.999

df.replace({'紅方傷害':11.2,'藍(lán)方傷害':[11.36,9.69]},9.999)

三、DataFrame 正則替換 

1. 正則表達(dá)式‘零寬斷言’介紹

名稱(chēng)表達(dá)式解釋
零寬正向先行斷言(?=exp)匹配后面是exp表達(dá)式的字符串
零寬負(fù)向先行斷言(?!exp)匹配后面不是exp表達(dá)式的字符串
零寬正向后行斷言(?<=exp)匹配前面是exp表達(dá)式的字符串
零寬負(fù)向后行斷言(?<!exp)匹配前面不是exp表達(dá)式的字符串

2. 單值正則替換

在紅方死亡次數(shù)和藍(lán)方死亡次數(shù)數(shù)字和‘次’之間添加‘-’

df.replace(
    to_replace='(^\d+)(?=\D)',
    value=r'\1-',
    regex=True
)

3. 列表正則替換

列表替換,給紅方英雄添加‘【】’

df['紅方英雄']=df['紅方英雄'].replace(
    regex=['^','$'],
    value=['【','】'],
)
df

4. 字典正則替換

 字典正則替換,給藍(lán)方英雄添加‘[]’

df.replace(
regex={
    '藍(lán)方英雄':{'^':'[','$':']'}
})

四、DataFrame替換實(shí)例應(yīng)用 

原數(shù)據(jù)如下:英雄信息列后面數(shù)字為編號(hào);

df=pd.DataFrame({'英雄屬性':['刺客','射手','法師','戰(zhàn)士','輔助'],
                 '英雄信息':['荊軻36','鹵蛋1','甄姬6','夏侯?lèi)?0','項(xiàng)羽66'],
                '紅方英雄':['荊軻','鹵蛋','甄姬','夏侯?lèi)?,'項(xiàng)羽'],
                '紅方傷害':[11.20,15.34,8.57,6.98,3.69],
                 '紅方死亡次數(shù)':['1次','10次','8次','5次','6次'],
                '藍(lán)方英雄':['趙云','馬克','干將','呂布','劉禪'],
                '藍(lán)方傷害':[10.82,11.36,10.87,9.69,6.53],
                '藍(lán)方死亡次數(shù)':['5次','8次','4次','7次','10次']})
df

 1.將編號(hào)統(tǒng)一為四位數(shù)字,不足四位的使用0補(bǔ)齊;

df['英雄信息'].str.replace(
    pat='(\d+)',
    repl=lambda x: '0'*(4-len(x[0]))+x[0],
    regex=True
)

 2. 給編號(hào)前面加上Timi,并使用‘-’分隔

df['英雄信息']=df['英雄信息'].str.replace(
    pat='(\d+)',
    repl=lambda x: '-Timi'+'0'*(4-len(x[0]))+x[0],
    regex=True
)
df

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Pandas中Replace函數(shù)使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas Replace函數(shù)使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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