replace関数の基本的な使い方
Pandasのreplace関数は、データフレームやシリーズの値を置換するための関数です。以下に基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': ['a', 'b', 'c']
})
print("元のデータフレーム:")
print(df)
# 'A'列の値'1'を'100'に置換
df['A'] = df['A'].replace(1, 100)
print("\\n置換後のデータフレーム:")
print(df)
このコードでは、データフレームdfの'A'列の値1を100に置換しています。replace関数は元のデータフレームを直接変更せず、新しいデータフレームを返します。そのため、結果を元のデータフレームdfに再代入しています。
このように、replace関数を使うと、特定の値を簡単に別の値に置換することができます。さまざまなパラメータを使って、より複雑な置換も可能です。それについては次のセクションで詳しく説明します。
1つの値に対して1つの置換をする
Pandasのreplace関数を使って、データフレームまたはシリーズの1つの値を別の値に置換する方法を見てみましょう。以下にその基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': ['a', 'b', 'c']
})
print("元のデータフレーム:")
print(df)
# 'A'列の値'1'を'100'に置換
df['A'] = df['A'].replace(1, 100)
print("\\n置換後のデータフレーム:")
print(df)
このコードでは、データフレームdfの'A'列の値1を100に置換しています。replace関数は元のデータフレームを直接変更せず、新しいデータフレームを返します。そのため、結果を元のデータフレームdfに再代入しています。
このように、replace関数を使うと、特定の値を簡単に別の値に置換することができます。さまざまなパラメータを使って、より複雑な置換も可能です。それについては次のセクションで詳しく説明します。
複数の値に対して1つの値を置換する
Pandasのreplace関数を使って、データフレームまたはシリーズの複数の値を1つの値に置換する方法を見てみましょう。以下にその基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': ['a', 'b', 'c']
})
print("元のデータフレーム:")
print(df)
# 'A'列の値'1'と'2'を'100'に置換
df['A'] = df['A'].replace([1, 2], 100)
print("\\n置換後のデータフレーム:")
print(df)
このコードでは、データフレームdfの'A'列の値1と2を100に置換しています。replace関数は元のデータフレームを直接変更せず、新しいデータフレームを返します。そのため、結果を元のデータフレームdfに再代入しています。
このように、replace関数を使うと、特定の複数の値を簡単に1つの値に置換することができます。さまざまなパラメータを使って、より複雑な置換も可能です。それについては次のセクションで詳しく説明します。
複数の値に対してそれぞれ置換する値を指定する
Pandasのreplace関数を使って、データフレームまたはシリーズの複数の値をそれぞれ別の値に置換する方法を見てみましょう。以下にその基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': ['a', 'b', 'c']
})
print("元のデータフレーム:")
print(df)
# 'A'列の値'1'と'2'をそれぞれ'100'と'200'に置換
df['A'] = df['A'].replace({1: 100, 2: 200})
print("\\n置換後のデータフレーム:")
print(df)
このコードでは、データフレームdfの'A'列の値1と2をそれぞれ100と200に置換しています。replace関数は元のデータフレームを直接変更せず、新しいデータフレームを返します。そのため、結果を元のデータフレームdfに再代入しています。
このように、replace関数を使うと、特定の複数の値をそれぞれ別の値に置換することができます。さまざまなパラメータを使って、より複雑な置換も可能です。それについては次のセクションで詳しく説明します。
列ごとに置換する値を変える
Pandasのreplace関数を使って、データフレームの各列で置換する値を変える方法を見てみましょう。以下にその基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': ['a', 'b', 'c']
})
print("元のデータフレーム:")
print(df)
# 'A'列の値'1'を'100'に、'B'列の値'4'を'400'に置換
df = df.replace({'A': {1: 100}, 'B': {4: 400}})
print("\\n置換後のデータフレーム:")
print(df)
このコードでは、データフレームdfの'A'列の値1を100に、'B'列の値4を400に置換しています。replace関数は元のデータフレームを直接変更せず、新しいデータフレームを返します。そのため、結果を元のデータフレームdfに再代入しています。
このように、replace関数を使うと、列ごとに置換する値を変えることができます。さまざまなパラメータを使って、より複雑な置換も可能です。それについては次のセクションで詳しく説明します。
正規表現を使って置換する
Pandasのreplace関数を使って、データフレームまたはシリーズの値を正規表現を使って置換する方法を見てみましょう。以下にその基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': ['abc', 'bcd', 'cde'],
'B': ['def', 'efg', 'fgh'],
'C': ['ghi', 'hij', 'ijk']
})
print("元のデータフレーム:")
print(df)
# 'A'列の値で'b'を含むものを'100'に置換
df['A'] = df['A'].replace(r'b', '100', regex=True)
print("\\n置換後のデータフレーム:")
print(df)
このコードでは、データフレームdfの'A'列の値で'b'を含むものを'100'に置換しています。replace関数は元のデータフレームを直接変更せず、新しいデータフレームを返します。そのため、結果を元のデータフレームdfに再代入しています。
このように、replace関数を使うと、正規表現を使って特定のパターンを持つ値を簡単に置換することができます。さまざまなパラメータを使って、より複雑な置換も可能です。それについては次のセクションで詳しく説明します。