pandas.Panel.replace

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

Замена значений, указанных в ‘to_replace’, на ‘value’.

Параметры:	to_replace : str, regex, список, словарь, Series, число или None str или regex: str: строка, точно соответствующая to_replace будет заменена на value regex: regex, соответствующие to_replace будут заменены на value список строк, regex или чисел: Во-первых, если to_replace и value являются списками, они должны иметь одинаковую длину. Во-вторых, если regex=True , то все строки в обоих списках будут интерпретироваться как regex, в противном случае они будут соответствовать непосредственно. Это не так важно для value, так как там всего несколько возможных regex подстановки. Правила для str и regex применяются, как описано выше. словарь: Вложенные словари, например, {‘a’: {‘b’: nan}}, обрабатываются следующим образом: поиск в столбце ‘a’ значения ‘b’ и замена его на nan. Вы также можете вкладывать регулярные выражения. Обратите внимание, что имена столбцов (ключи словаря верхнего уровня в вложенном словаре) не могут быть регулярными выражениями. Ключи соответствуют именам столбцов, а значения соответствуют значениям подстановки. Вы можете рассматривать это как частный случай передачи двух списков, за исключением того, что вы указываете столбец для поиска. None: Это означает, что аргумент regex должен быть строкой, скомпилированным регулярным выражением или списком, словарем, массивом ndarray или Series таких элементов. Если value также None, то это должен быть вложенный словарь или Series. Примеры каждого из этих вариантов см. в разделе «Примеры». value : скаляр, словарь, список, строка, regex, по умолчанию None Значение для заполнения пропусков (например, 0), альтернативно словарь значений, указывающий, какое значение использовать для каждого столбца (столбцы, не указанные в словаре, не будут заполнены). Также разрешены регулярные выражения, строки и списки или словари таких объектов. inplace : булево значение, по умолчанию False Если True, в режиме in place. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, столбец из DataFrame). Возвращает вызывающий объект, если это True. limit : целое число, по умолчанию None Максимальный размер разрыва для заполнения вперед или назад regex : bool или те же типы, что и to_replace, по умолчанию False Интерпретировать to_replace и/или value как регулярные выражения. Если это True, то to_replace должно быть строкой. В противном случае to_replace должно быть None, поскольку этот параметр будет интерпретироваться как регулярное выражение или список, словарь или массив регулярных выражений. method : строка, необязательно, {‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’} Метод для использования при замене, когда to_replace является list.
Возвращает:	filled : NDFrame
Возбуждаемые исключения:	AssertionError Если regex не является bool и to_replace не является None. TypeError Если to_replace является dict и value не является list, dict, ndarray, или Series Если to_replace является None и regex не компилируется в регулярное выражение или является списком, словарем, ndarray или Series. ValueError Если to_replace и value являются list или ndarray , но они не имеют одинаковой длины.

См. также

NDFrame.reindex, NDFrame.asfreq, NDFrame.fillna

Примечания

• Замена regex выполняется под капотом с помощью re.sub. Правила подстановки для re.sub такие же.
• Регулярные выражения будут заменять только строки, что означает, что вы не можете, например, предоставить регулярное выражение, соответствующее числам с плавающей точкой, и ожидать, что столбцы в вашей таблице, имеющие числовой тип данных, будут совпадать. Однако, если эти числа с плавающей точкой являются строками, то вы можете это сделать.
• У этого метода очень много параметров. Рекомендуется экспериментировать и играть с этим методом, чтобы получить интуитивное представление о его работе.