DataFrame.replace

DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=’pad’)
用值替换to_replace中给出的值。

Parameters

to_replace	将被替换的值
value	用于替换与to_replace匹配的任何值。
inplace	False：返回一个副本；True：就地执行操作并返回None
limit	向前或向后填充的最大元素个数
regex	是否将to_replace或value解析为正则表达式
method	替换时使用的方法：pad，ffill，bfill，None

Example

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'site':['google', 'baidu', 'wiki', 'pandas'],
                    'age':[18, 39, 22, 45],
                    'price': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
                    'color': ['red', 'black', None, 'red']})
df.replace('red', 'blue')
------------------------------------------------------------
    site    age    price    color
0    google    18    1.0        blue
1    baidu    39    2.0        black
2    wiki    22    3.0        None
3    pandas    45    4.0        blue

Example

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'site':['google', 'baidu', 'wiki', 'pandas'],
                    'age':[18, 39, 22, 45],
                    'price': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
                    'color': ['red', 'black', None, 'red']})
df.replace({1: 100, 'red': 'blue'})
----------------------------------------------------------------
    site    age    price    color
0    google    18    100.0    blue
1    baidu    39    2.0        black
2    wiki    22    3.0        None
3    pandas    45    4.0        blue

Example

import pandas as pd
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

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['bat', 'foo', 'bait'],
                    'B': ['abc', 'bar', 'xyz']})
df.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)
------------------------------------------------------------
    A        B
0    new        abc
1    foo        bar
2    bait    xyz