Python|熊猫系列. replace()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-replace/
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
Pandas **Series.replace()**函数用于将 to_replace 中给出的值替换为值。序列的值会被其他值动态替换。
语法:series . replace(to _ replace = None，value=None，inplace=False，limit=None，regex=False，method='pad ')
参数: to_replace : 如何找到将要被替换的值。 值:值替换任何与 to_replace 匹配的值。 就位:如果为真，就位。 限制:向前或向后填充的最大尺寸间隙。 正则表达式:是否将 to_replace 和/或 value 解释为正则表达式 方法:当进行替换时使用的方法，当 to_replace 为标量、列表或元组且值为 None 时。
替换后返回:对象。
示例#1: 使用Series.replace()函数替换给定序列对象中的一些值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.replace()函数用新值替换旧值。
# replace 3 by 1000
result = sr.replace(to_replace = 3, value = 1000)
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.replace()函数已经成功地用新值替换了旧值。
示例 2 : 使用Series.replace()函数替换给定序列对象中的一些值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
# Create the Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.replace()函数，使用列表用新值替换旧值。
# replace the old ones in the list with
# the new values
result = sr.replace(to_replace = ['New York', 'Rio'], value = ['London', 'Brisbane'])
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中所看到的，Series.replace()函数已经使用列表成功地用新值替换了旧值。
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