弃我而去而又重返的人，我会把他忽略。因为他再也给不了我一颗完整的心。将来的一面，我们必须容忍爱人的所有面。
语法：replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None)
使用方法如下：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('emp.csv')
df
#Series对象值替换
s = df.iloc[2]#获取行索引为2数据
#单值替换
s.replace('?',np.nan)#用np.nan替换？
s.replace({'?':'NA'})#用NA替换？
#多值替换
s.replace(['?',r'$'],[np.nan,'NA'])#列表值替换
s.replace({'?':np.nan,'$':'NA'})#字典映射
#同缺失值填充方法类似
s.replace(['?','$'],method='pad')#向前填充
s.replace(['?','$'],method='ffill')#向前填充
s.replace(['?','$'],method='bfill')#向后填充
#limit参数控制填充次数
s.replace(['?','$'],method='bfill',limit=1)
#DataFrame对象值替换
#单值替换
df.replace('?',np.nan)#用np.nan替换？
df.replace({'?':'NA'})#用NA替换？
#按列指定单值替换
df.replace({'EMPNO':'?'},np.nan)#用np.nan替换EMPNO列中?
df.replace({'EMPNO':'?','ENAME':'.'},np.nan)#用np.nan替换EMPNO列中?和ENAME中.
#多值替换
df.replace(['?','.','$'],[np.nan,'NA','None'])##用np.nan替换？用NA替换. 用None替换$
df.replace({'?':'NA','$':None})#用NA替换？ 用None替换$
df.replace({'?','$'},{'NA',None})#用NA替换？ 用None替换$
#正则替换
df.replace(r'\&;|\.|\$',np.nan,regex=True)#用np.nan替换？或.或$原字符
df.replace([r'\&;',r'\$'],np.nan,regex=True)#用np.nan替换？和$
df.replace([r'\&;',r'\$'],[np.nan,'NA'],regex=True)#用np.nan替换？用NA替换$符号
df.replace(regex={r'\&;':None})
#value参数显示传递
df.replace(regex=[r'\&;|\.|\$'],value=np.nan)#用np.nan替换？或.或$原字符
以上这篇对pandas replace函数的使用方法小结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
