一、字符串替換
replace() 方法用於替換字符串。語法為：
string.replace(oldvalue, newvalue, count)
- oldvalue -- 待替換字符串
- newvalue -- 替換字符串
- count -- 指定次數 默認所有
# 普通用法
txt = "I like bananas"
x = txt.replace("bananas", "apple")
print(x)
# I like apple
# 全部替換
txt = "one one was a race horse, two two was one too."
x = txt.replace("one", "three")
print(x)
# three three was a race horse, two two was three too.
# 指定替換次數
txt = "one one was a race horse, two two was one too."
x = txt.replace("one", "three", 2)
print(x)
# three three was a race horse, two two was one too.
二、pd.replace替換
pd.replace 實現批量替換，處理數據。語法為：
df.replace(to_replace, value)
1.普通替換
- 替換數據並修改原始數據
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"a":['小李','小白','大黃'],
"b":[1,2,3],
"c":[4,5,6],
"d":["A","A","BB"]})
df
'''
a b c d
0 小李 1 4 A
1 小白 2 5 A
2 大黃 3 6 BB
'''
# 替換（未修改源數據）
df.replace("小白", "小黑")
'''
a b c d
0 小李 1 4 A
1 小黑 2 5 A
2 大黃 3 6 BB
'''
# 替換並修改源數據
df.replace("小白", "小黑", inplace=True)
- 替換某列數據
df['a'].replace("小黑", "小X", inplace=True)
- 利用字典的形式替換多個數值
字典中的鍵作為原始值，字典里的值作為替換后的值。
df.replace({'A':'B', 1:100})
'''
a b c d
0 小李 100 4 B
1 小X 2 5 B
2 大黃 3 6 BB
'''
- 利用列表的形式替換
df.replace(['A',1], ['B',100])
'''
a b c d
0 小李 100 4 B
1 小X 2 5 B
2 大黃 3 6 BB
'''
df.replace(['A',1], 1000) # 替換后值一致
- 指定列替換部分內容
df['a'] = df['a'].str.replace('小', '巨')
print(df)
'''
a b c d
0 巨李 1 4 A
1 巨X 2 5 A
2 大黃 3 6 BB
'''
使用 str.replace 時不能使用 inplace=True 參數，因此需要改成賦值。
2.正則表達式替換
正則表達式很強大，可以實現一次替換多個不同的值。
df.replace('[A-Z]', '厲害', regex=True)
# 必須指定參數 regex=True
缺失值替換時考慮 fillna() 進行填充，功能更加強大，可實現前后填充、近鄰填充、插值填充等。
參考鏈接：python replace 用法