pandas.Panel.replace

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

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

Параметры:	to_replace : str, regex, список, словарь, Series, числовое значение или None строка или регулярное выражение: строка: строка, точно совпадающая с to_replace будет заменена на value регулярное выражение: регулярные выражения, соответствующие to_replace будут заменены на value список строк, регулярных выражений или числовых значений: 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 регулярные выражения, иначе они будут соответствовать напрямую. Это не имеет большого значения для value , так как существует лишь несколько возможных регулярных выражений для замены. Правила для строк и регулярных выражений применяются так же, как и выше. словарь: Вложенные словари, например, {‘a’: {‘b’: nan}}, читаются следующим образом: ищем в столбце ‘a’ значение ‘b’ и заменяем его на nan. Вы также можете 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 замены. Вы можете рассматривать это 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 , то это должно быть вложенный словарь или Series. Примеры каждого из этих вариантов см. в разделе «Примеры». value : скалярное значение, словарь, список, строка, регулярное выражение, по умолчанию None Значение для заполнения пробелов (например, 0), или словарь значений, указывающий, какое значение использовать для каждого столбца (столбцы, отсутствующие в словаре, не будут заполнены). Допускаются также регулярные выражения, строки, списки или словари таких объектов. inplace : булево значение, по умолчанию False Если True, выполняется на месте. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, столбец из DataFrame). Возвращает вызывающий объект, если это значение True. limit : целое число, по умолчанию None Максимальный размер пробела для прямого или обратного заполнения. 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, так как этот параметр будет интерпретирован как регулярное выражение или список, словарь или массив регулярных выражений. method : строка, необязательно, {‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’} Метод, используемый для замены, 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 имеют разную длину.

См. также

NDFrame.reindex, NDFrame.asfreq, NDFrame.fillna

Примечания

• Замена регулярных выражений выполняется в скрытом режиме с помощью re.sub. Правила замены для re.sub такие же.
• Регулярные выражения будут заменять только строки, что означает, что вы не можете, например, указать регулярное выражение, соответствующее числам с плавающей точкой, и ожидать, что столбцы в вашей таблице, имеющие числовой тип данных, будут соответствовать. Однако, если эти числа с плавающей точкой являются строками, то вы можете это сделать.
• У этого метода очень много опций. Рекомендуется экспериментировать и играть с этим методом, чтобы получить интуицию о том, как он работает.