Pandas DataFrame DataFrame.replace() Função

1. Sintaxe de pandas.DataFrame.replace():
2. Códigos de exemplo: Substitui valores em DataFrame utilizando pandas.DataFrame.replace()
3. Códigos de exemplo: Substituir vários valores no DataFrame utilizando pandas.DataFrame.replace()

pandas.DataFrame.replace() substitui os valores em DataFrame por outros valores, que podem ser string, regex, lista, dicionário, Series, ou um número.

Sintaxe de pandas.DataFrame.replace():

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

Parâmetros

Devolver

Retorna um DataFrame substituindo todos os campos especificados por um dado value.

Códigos de exemplo: Substitui valores em DataFrame utilizando pandas.DataFrame.replace()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3,],
                   'Y': [4, 1, 8]})
print("Before Replacement")
print(df)  
replaced_df=df.replace(1, 5)
print("After Replacement")
print(replaced_df)

Resultado:

Before Replacement
   X  Y
0  1  4
1  2  1
2  3  8
After Replacement
   X  Y
0  5  4
1  2  5
2  3  8

Aqui, 1 representa o parâmetro to_replace e 5 representa o parâmetro value no método replace(). Assim, todas as entradas com o valor 1 são substituídas por 5 no parâmetro df.

Códigos de exemplo: Substituir vários valores no DataFrame utilizando pandas.DataFrame.replace()

Substituir Listas de Utilização

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3,],
                   'Y': [4, 1, 8]})
print("Before Replacement")
print(df)  
replaced_df=df.replace([1,2,3],[1,4,9])
print("After Replacement")
print(replaced_df)

Resultado:

Before Replacement
   X  Y
0  1  4
1  2  1
2  3  8
After Replacement
   X  Y
0  1  4
1  4  1
2  9  8

Aqui, [1,2,3] representa o parâmetro to_replace e [1,4,9] representa o parâmetro value no método replace(). Assim, a coluna [1,2,3] é substituída por [1,4,9] no df.

Substituir Utilizando Dicionários

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3,],
                   'Y': [3, 1, 8]})
print("Before Replacement")
print(df)  
replaced_df=df.replace({1:10,3:30})
print("After Replacement")
print(replaced_df)

Resultado:

Before Replacement
   X  Y
0  1  3
1  2  1
2  3  8
After Replacement
    X   Y
0  10  30
1   2  10
2  30   8

Substitui todos os elementos com o valor 1 por 10 e todos os elementos com o valor 3 por 30.

Substitui utilizando Regex

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': ["zeppy", "amid", "amily"],
                   'Y': ["xar", "abc", "among"]})
print("Before Replacement")
print(df)  
df.replace(to_replace=r'^ami.$', value='song', regex=True,inplace=True)
print("After Replacement")
print(df)

Resultado:

Before Replacement
       X      Y
0  zeppy    xar
1   amid    abc
2  amily  among
After Replacement
       X      Y
0  zeppy    xar
1   song    abc
2  amily  among

Substitui todos os elementos com os três primeiros caracteres como ami seguidos de qualquer caracter com song. Aqui apenas a amid satisfaz dada a regex e por isso apenas a amid é substituída por song. Embora amily também tenha os seus três primeiros caracteres como ami mas há dois caracteres depois de ami. Assim, amily não satisfaz o regex dado e, portanto, permanece o mesmo e não é substituído. Se estiver a utilizar regex, certifique-se de que regex está definido para True e inplace=True modifica o DataFrame original depois de chamar replace() metodo nele.