python pandas replace函数用法

pandas中的replace()函数用于将Series/DataFrame中的某个值替换为另一个值。

用法如下：

- 对于Series对象，可以直接调用replace()函数，并传入要替换的值和替换后的值即可：

import pandas as pd

# 创建Series对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 将值为2的元素替换为20
s.replace(2, 20, inplace=True)

print(s)
# 输出：0     1
#      1    20
#      2     3
#      3     4
#      4     5
#      dtype: int64

- 对于DataFrame对象，可以在调用replace()函数时，指定要替换的列名和替换后的值：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 将'A'列中值为2的元素替换为20
df.replace({'A': 2}, 20, inplace=True)

print(df)
# 输出：    A   B
#      0  1   6
#      1  20  7
#      2  3   8
#      3  4   9
#      4  5  10

- 对于DataFrame对象，也可以在调用replace()函数时，使用字典的方式指定要替换的列名和替换后的值：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 将'A'列中值为2的元素替换为20
df.replace({'A': {2: 20}}, inplace=True)

print(df)
# 输出：    A   B
#      0  1   6
#      1  20  7
#      2  3   8
#      3  4   9
#      4  5  10

需要注意的是，replace()函数可以通过inplace参数来指定是否直接修改原Series/DataFrame对象，而不是返回一个新的对象。另外，replace()函数也可以接受正则表达式作为要替换的值。