pandas.Panel.replace

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

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

Параметры:	to_replace : str, regex, список, словарь, Series, числовое значение 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 числовых значений: Во-первых, если to_replace и value оба являются списками, они должны иметь одинаковую длину. Во-вторых, если regex=True , тогда все строки в обоих списках будут интерпретироваться как regex, в противном случае они будут соответствовать напрямую. Это не имеет большого значения для value , так как существует лишь несколько возможных подстановочных regex. Правила для строк и regex применяются как и выше. словарь: Вложенные словари, например, {‘a’: {‘b’: nan}}, читаются следующим образом: искать в столбце ‘a’ значение ‘b’ и заменить его на nan. Также можно вкладывать регулярные выражения. Обратите внимание, что имена столбцов (ключи словаря верхнего уровня во вложенном словаре) не могут быть регулярными выражениями. Ключи сопоставляются с именами столбцов, а значения — со значениями подстановки. Это можно рассматривать как специальный 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, тогда это должен быть вложенный словарь или Series. Примеры каждого из них приведены в разделе Примеры. value : скаляр, словарь, список, строка, regex, по умолчанию None Значение, используемое для заполнения пробелов (например, 0), или словарь значений, определяющий, какое значение использовать для каждого столбца (столбцы, не указанные в словаре, не будут заполнены). Разрешены также регулярные выражения, строки, и списки или словари таких объектов. inplace : булево, по умолчанию False Если True, выполняется на месте. Обратите внимание: 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 тот же тип, что и to_replace, по умолчанию False Указывает, следует ли интерпретировать to_replace и/или value как регулярные выражения. Если это True, то to_replace должен быть строкой. В противном случае to_replace должен быть None, поскольку этот параметр будет интерпретироваться как регулярное выражение или список, словарь или массив регулярных выражений. method : строка, необязательно, {‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’} Метод, который следует использовать при замене, когда to_replace является list.
Возвращает:	filled : NDFrame
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 может быть скомпилировано в регулярное выражение или является списком, словарем, массивом 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

• Подстановка регулярных выражений выполняется под капотом с помощью re.sub. Правила подстановки для re.sub такие же.
• Регулярные выражения будут подставляться только для строк, то есть вы не можете, например, указать регулярное выражение, соответствующее числам с плавающей запятой, и ожидать, что столбцы вашей таблицы с числовым типом данных будут сопоставляться. Однако, если эти числа с плавающей запятой являются строками, то вы можете это сделать.
• У данного метода очень много опций. Рекомендуется экспериментировать и играть с этим методом, чтобы получить интуитивное понимание его работы.