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  • 1.基本结构:df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部替换。进行上述操作之后,其实原DataFrame是并没有改变的。改变的只是一个...

    在处理数据的时候,很多时候会遇到批量替换的情况,如果一个一个去修改效率过低,也容易出错。replace()是很好的方法。

    v2-0292d66876b35d0a18e97b51ca8e3acd_hd.jpg

    1.基本结构:

    df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。

    v2-ff79cd2b96a777a6a29dfaf5f99e07f1_hd.jpg

    这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部替换。

    进行上述操作之后,其实原DataFrame是并没有改变的。改变的只是一个复制品。

    v2-aaa38d72a450f6ad2dfa5b2607c77033_hd.jpg

    2. 如果需要改变原数据,需要添加常用参数 inplace=True

    v2-6e623583c26e4dae2188ac9a7798bd76_hd.jpg

    这个参数在一般情况没多大用处,但是如果只替换部分区域时,inplace参数就有用了。

    v2-5ee5665a2e73b18ccd94352f82c71812_hd.jpg

    在上面这个操作中,‘合计’这一列中的0,并没有被替换。只有‘金额’这一列的0被替换,而且,替换后的结果不需要我们再和原数据进行合并操作,直接体现在原数据中。

    只对某一列特定的值进行替换:

    result['prediction'].replace([0,1,2,3,4,5,6,7,8],[870,870,880,898,1300,13117,13298,13690,13691],inplace=True)

    BTW: 在pyspark 中的 replace() 函数

    result.na.replace([0,1,2,3,4,5,6,7,8], [870,878,880,898,1300,13117,13298,13690,13691], 'prediction')

    https://www.cnblogs.com/nshuai/articles/5762343.html

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  • DataFrame.replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')[source]将to_replace中给出的值替换为value。DataFrame的值被动态替换为其他值。这与使用.loc或....

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

    将to_replace中给出的值替换为value。

    DataFrame的值被动态替换为其他值。这与使用.loc或.iloc进行更新不同,后者要求您指定要使用某个值进行更新的位置。

    参数:to_replace:

    str,regex, list,dict,

    Series,int, float, 或 None

    如何找到将要被替换的值。

    numeric, str 或 regex:

    1)numeric: 等于to_replace的数值将被替换为value

    2)str: 完全匹配to_replace的字符串将被替换为值

    3)regex: 匹配to_replace的正则表达式将被替换为值

    str, regex, 或 numeric的list:

    1)首先,如果to_replace和value都是列表,

    那么它们的长度必须相同。

    2)其次,如果regex=True,

    那么两个列表中的所有字符串都将被解释为regex,

    否则它们将直接匹配。这对值没有太大影响,

    因为您只能使用几种可能的替代正则表达式。

    3)str、regex和numeric规则同样适用。

    dict :

    1)dict可用于为不同的现有值指定不同的替换值。

    例如,{'a': 'b', 'y': 'z'}将值'a'替换为'b',

    将值'y'替换为'z'。

    要以这种方式使用dict, value参数应该为None。

    2)对于数据格式,dict可以指定在不同的列中替换不同的值。

    例如,

    {'a': 1, 'b': 'z'}查找列'a'中的值1和列'b'中的值'z',

    并用value中指定的值替换这些值。在这种情况下,

    value参数不应该是None。除了指定要搜索的列之外,

    您可以将此看作传递两个列表的特殊情况。

    3)对于一个DataFrame嵌套字典,

    用于DataFrame嵌套字典,

    例如,{'a': {'b':np.nan}},

    读取如下:在'a'列中查找值'b',

    并将其替换为NaN。

    要以这种方式使用嵌套的dict, value参数应该为None。

    您也可以嵌套正则表达式。

    注意列名(嵌套字典中的顶级字典键)不能是正则表达式。

    None:

    1)这意味着regex参数必须是字符串、

    编译regex或list、dict、ndarray或这类元素的Series。

    如果值也是None,那么这必须是嵌套字典或序列。

    请参阅示例部分以获得这些示例。

    value : scalar, dict, list, str, regex, 默认 None:

    值,以替换与to_replace匹配的任何值。

    对于DataFrame,可以使用一组值来指定为每个列使用哪个值

    (不属于该数据格式的列将不会被填充)。

    这些对象的正则表达式、字符串和列表或字典也是允许的。

    inplace :bool, 默认 False

    如果是真的,在适当的地方。

    注意:这将修改这个对象上的任何其他视图(例如,

    DataFrame中的一个列)。如果为真,则返回调用者。

    limit: int, 默认None

    向前或向后填充的最大尺寸gap。

    regex :bool或与to_replace相同的类型, 默认False

    是否将to_replace和/或value解释为正则表达式。

    如果这是True,那么to_replace必须是一个字符串。

    也可以是正则表达式或正则表达式的列表、dict或数组,

    在这种情况下to_replace必须为None。

    method :{‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None}

    当用于替换时,当to_replace是标量时,

    列表或元组,值为None时使用的方法。

    在版本0.23.0中更改:添加到DataFrame中。

    返回值:DataFrame

    更换后的对象。

    Raises:AssertionError

    如果regex不是bool, to_replace不是None。

    TypeError

    1)如果to_replace是一个dict,

    而值不是list、dict、ndarray或Series

    2)如果to_replace为None,

    并且regex不能编译为正则表达式,

    或者是list、dict、ndarray或Series。

    3)替换多个bool或datetime64对象时,

    to_replace的参数与被替换值的类型不匹配

    ValueError

    如果一个列表或一个ndarray被传递给

    to_replace和value,

    但是它们的长度不相同。

    Notes

    1) 正则表达式替换在底层使用re.sub执行。替换re.sub的规则是相同的。

    2) 正则表达式将只替换字符串,这意味着您不能提供匹配浮点数的正则表达式,也不能期望框架中具有数字dtype的列被匹配。但是,如果这些浮点数是字符串,那么您可以这样做。

    3) 这个方法有很多选项。我们鼓励您试验和尝试这种方法,以获得它如何工作的直觉。

    4) 当使用dict作为to_replace值时,就像dict中的键是to_replace部分,而dict中的值是值参数一样。

    例子,

    标量 “to_replace”和“value”>>> s = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])

    >>> s.replace(0, 5)

    0 5

    1 1

    2 2

    3 3

    4 4

    dtype: int64

    >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4],

    ... 'B': [5, 6, 7, 8, 9],

    ... 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

    >>> df.replace(0, 5)

    A B C

    0 5 5 a

    1 1 6 b

    2 2 7 c

    3 3 8 d

    4 4 9 e

    类似list的“to_replace”>>> df.replace([0, 1, 2, 3], 4)

    A B C

    0 4 5 a

    1 4 6 b

    2 4 7 c

    3 4 8 d

    4 4 9 e

    >>> df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1])

    A B C

    0 4 5 a

    1 3 6 b

    2 2 7 c

    3 1 8 d

    4 4 9 e

    >>> s.replace([1, 2], method='bfill')

    0 0

    1 3

    2 3

    3 3

    4 4

    dtype: int64

    类似dict的“to_replace”>>> df.replace({0: 10, 1: 100})

    A B C

    0 10 5 a

    1 100 6 b

    2 2 7 c

    3 3 8 d

    4 4 9 e

    >>> df.replace({'A': 0, 'B': 5}, 100)

    A B C

    0 100 100 a

    1 1 6 b

    2 2 7 c

    3 3 8 d

    4 4 9 e

    >>> df.replace({'A': {0: 100, 4: 400}})

    A B C

    0 100 5 a

    1 1 6 b

    2 2 7 c

    3 3 8 d

    4 400 9 e

    正则表达式“to_replace”>>> df = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],

    ... 'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})

    >>> df.replace(to_replace=r'^ba.$', value='new', regex=True)

    A B

    0 new abc

    1 foo new

    2 bait xyz

    >>> df.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)

    A B

    0 new abc

    1 foo bar

    2 bait xyz

    >>> df.replace(regex=r'^ba.$', value='new')

    A B

    0 new abc

    1 foo new

    2 bait xyz

    >>> df.replace(regex={r'^ba.$': 'new', 'foo': 'xyz'})

    A B

    0 new abc

    1 xyz new

    2 bait xyz

    >>> df.replace(regex=[r'^ba.$', 'foo'], value='new')

    A B

    0 new abc

    1 new new

    2 bait xyz

    注意,当替换多个bool或datetime64对象时,to_replace参数中的数据类型必须与被替换值的数据类型匹配:>>> df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True],

    ... 'B': [False, True, False]})

    >>> df.replace({'a string': 'new value', True: False}) # raises

    Traceback (most recent call last):

    ...

    TypeError: Cannot compare types 'ndarray(dtype=bool)' and 'str'

    这将引发类型错误,因为其中一个dict键不是用于替换的正确类型。

    比较s的行为。替换({'a': None})和s.replace('a', None)了解to_replace参数的特性:>>> s = pd.Series([10, 'a', 'a', 'b', 'a'])

    当使用dict作为to_replace值时,就像dict中的值等于value参数一样。s.replace({'a': None}) 等价于s.replace(to_replace={'a': None}, value=None, method=None):>>> s.replace({'a': None})

    0 10

    1 None

    2 None

    3 b

    4 None

    dtype: object

    当value=None和to_replace是标量、列表或元组时,replace使用方法参数(默认'pad')进行替换。这就是为什么在第1和第2行中'a'值被替换为10,在本例中在第4行中替换为'b'。该命令s.replace('a', None)实际上等于s.replace(to_replace='a', value=None, method='pad'):>>> s.replace('a', None)

    0 10

    1 10

    2 10

    3 b

    4 b

    dtype: object

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  • 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 npimport pandas as pddf = pd.read_csv('emp.csv')df#Series...

    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

    20180518145343.jpg

    #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脚本之家。

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    ReLu函数中inplace参数的理解

    x = torch.nn.functional.relu(v(x), inplace=True)
    

    inplace = True是指原地进行操作,操作完成后覆盖原来的变量。例如:
    上面的代码中的意思v(x)进行relu之后赋值给x
    优点:节省内存
    缺点:进行梯度回归的时候传回失败,原来的变量被覆盖了,找不到原来的变量。

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空空如也

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