Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas中Replace函数使用那些事儿,文中通过实例代码以及图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
df.replace(to_replace=None,value=None,inplace=False,limit=None,regex=False,method='pad)
df=pd.DataFrame({'英雄属性':['刺客','射手','法师','战士','辅助'],
'红方英雄':['荆轲','卤蛋','甄姬','夏侯惇','项羽'],
'红方伤害':[11.20,15.34,8.57,6.98,3.69],
'红方死亡次数':['1次','10次','8次','5次','6次'],
'蓝方英雄':['赵云','马克','干将','吕布','刘禅'],
'蓝方伤害':[10.82,11.36,10.87,9.69,6.53],
'蓝方死亡次数':['5次','8次','4次','7次','10次']})
将荆轲替换为孙悟空；
2. 列表替换
多个值替换单个值，将赵云和马克替换为孙策
df.replace(['赵云','马克'],'孙策')
多个值替换多个值，将赵云和马克替换为橘右京和虞姬；
查找值放在一个列表里，替换值放在一个列表里，需要一一对应；
df.replace(['赵云','马克'],['橘右京','虞姬'])
3.字典替换
（1）字典替换，将赵云和马克替换为橘右京和虞姬
传入字典的键为要查找的值，值为要替换的值；
df.replace({
'赵云':'橘右京',
'马克':'虞姬'
（2）指定列替换
将红方英雄甄姬替换为貂蝉，项羽替换为钟馗；蓝方英雄吕布替换为孙策，干将替换为杨玉环；
df.replace({
'红方英雄':{
'甄姬':'貂蝉',
'项羽':'钟馗'
'蓝方英雄':{
'吕布':'孙策',
'干将':'杨玉环'
（3）多列替换
将红方伤害11.2，蓝方伤害11.36，9.69替换为9.999
df.replace({'红方伤害':11.2,'蓝方伤害':[11.36,9.69]},9.999)三、DataFrame 正则替换
1. 正则表达式‘零宽断言’介绍
| 名称 | 表达式 | 解释 |
| 零宽正向先行断言 | (?=exp) | 匹配后面是exp表达式的字符串 |
| 零宽负向先行断言 | (?!exp) | 匹配后面不是exp表达式的字符串 |
| 零宽正向后行断言 | (?<=exp) | 匹配前面是exp表达式的字符串 |
| 零宽负向后行断言 | (?<!exp) | 匹配前面不是exp表达式的字符串 |
2. 单值正则替换
在红方死亡次数和蓝方死亡次数数字和‘次’之间添加‘-’
df.replace(
to_replace='(^\d+)(?=\D)',
value=r'\1-',
regex=True
3. 列表正则替换
列表替换，给红方英雄添加‘【】’
df['红方英雄']=df['红方英雄'].replace(
regex=['^','$'],
value=['【','】'],
4. 字典正则替换
字典正则替换，给蓝方英雄添加‘[]’
df.replace(
regex={
'蓝方英雄':{'^':'[','$':']'}
四、DataFrame替换实例应用
原数据如下：英雄信息列后面数字为编号；
df=pd.DataFrame({'英雄属性':['刺客','射手','法师','战士','辅助'],
'英雄信息':['荆轲36','卤蛋1','甄姬6','夏侯惇10','项羽66'],
'红方英雄':['荆轲','卤蛋','甄姬','夏侯惇','项羽'],
'红方伤害':[11.20,15.34,8.57,6.98,3.69],
'红方死亡次数':['1次','10次','8次','5次','6次'],
'蓝方英雄':['赵云','马克','干将','吕布','刘禅'],
'蓝方伤害':[10.82,11.36,10.87,9.69,6.53],
'蓝方死亡次数':['5次','8次','4次','7次','10次']})
1.将编号统一为四位数字，不足四位的使用0补齐；
df['英雄信息'].str.replace(
pat='(\d+)',
repl=lambda x: '0'*(4-len(x[0]))+x[0],
regex=True
2. 给编号前面加上Timi，并使用‘-’分隔
