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 str или regex: str: строка, точно соответствующая to_replace будет заменена на value regex: регулярные выражения, соответствующие to_replace будут заменены на value список строк, regex 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 подстановки. Правила для строк и регулярных выражений применяются как указано выше. словарь: Вложенные словари, например, {‘a’: {‘b’: nan}}, читаются следующим образом: ищется значение ‘b’ в столбце ‘a’ и заменяется 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. Можно рассматривать это как особый случай передачи двух списков, за исключением того, что вы указываете столбец, в котором нужно искать. 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, используемое для заполнения пустых ячеек (например, 0), или словарь значений, определяющий, какое значение использовать для каждого столбца (столбцы, не указанные в словаре, не будут заполнены). Также разрешены регулярные выражения, строки, списки или словари таких объектов. inplace : boolean, по умолчанию False Если True, выполняется на месте. Примечание: это изменит любые другие представления этого объекта (например, столбец из DataFrame). Возвращает вызывающую сторону, если это True. limit : целое число, по умолчанию None Максимальный размер разрыва для заполнения вперёд или назад regex : bool или тот же тип, что и to_replace, по умолчанию False Указывает, интерпретировать ли 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 интерпретироваться как регулярное выражение или список, словарь или массив регулярных выражений. method : строка, необязательный, {‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’} Метод, используемый при замене, когда to_replace является list.
Возвращает:	filled : NDFrame
Возможные 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, массивом ndarray или Series. ValueError Если to_replace и value являются list или ndarray , но их длины не совпадают.

См. также

NDFrame.reindex, NDFrame.asfreq, NDFrame.fillna

Примечания

• Замена с помощью регулярных выражений выполняется с помощью re.sub под капотом. Правила замены 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 с числовым типом данных будут соответствовать. Однако, если эти числа с плавающей точкой являются строками, то это можно сделать.
• В этом методе очень много параметров. Рекомендуется экспериментировать и использовать этот метод, чтобы получить интуицию о том, как он работает.