Pandas DataFrameのReplaceメソッド

Pandas DataFrameは、Pythonで柔軟なデータ構造であり、構造化データの簡単な操作や解析を可能にします。このライブラリが提供するツールの中でも、DataFrameのreplaceメソッドは非常に強力です。このメソッドを使用すると、特定の値または値のリストを他の値または値のリストで置き換えることができます。この機能は、データクリーニングで非常に有用であり、解析やモデルに悪影響を与える可能性のある特定の値を置き換えたり削除したりするためのステップで使用されます。

構文とパラメータ

replaceメソッドには、パラメータを調整するためのさまざまなオプションが用意されています。以下はreplaceメソッドの基本的な構文です。

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

replace関数には、次のパラメータがあります。

• to_replace: 置換する値を指定します。これは単一の値、値のリスト、または正規表現パターンのいずれかであることができます。
• value: 既存の値を置き換える新しい値を指定します。
• inplace: Trueに設定すると、元のDataFrameが変更され、メソッドはNoneを返します。Falseに設定すると（デフォルト）、新しいDataFrameが返されます。
• limit: インデックスを再インデックスする際の、前方または後方のフィルの最大サイズギャップを制御します。
• regex: to_replaceを正規表現として解釈するかどうかを指定するブールパラメータです。
• method: 置換に使用するメソッドを定義します。オプションはpad、ffill、bfillです。このパラメータはオプショナルです。

Replaceメソッドの使用例

単一の値の置換

DataFrame内の単一の値を置換する場合は、次のようにreplaceメソッドを使用できます。

df.replace(to_replace=old_value, value=new_value)

ここで、old_valueは置換したい値であり、new_valueはその値で置き換えたい値です。

複数の値の置換

DataFrame内の複数の値を一度に置換するには、to_replaceとvalueに値のリストを渡す方法があります。

df.replace(to_replace=[old_value1, old_value2], value=[new_value1, new_value2])

このコマンドはold_value1をnew_value1に置換し、old_value2をnew_value2に置換します。

正規表現を使用した置換

replaceは正規表現もサポートしており、特定の値ではなくパターンを置換することもできます。

df.replace(to_replace=r'^test.*', value='new_value', regex=True)

このコマンドは、'test'で始まるDataFrame内の任意の値を'new_value'に置換します。

辞書を使用した置換

辞書を使用して置換することもできます。キーは置換したい値であり、辞書の値は新しい値です。

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

このコマンドでは、列'A'の値0と4がそれぞれ100と400に置換されます。

DataFrame全体への置換

replaceメソッドは、単一の列だけでなく、DataFrame全体に適用することができます。

df.replace(0, -1)

ここでは、DataFrame全体で0の全ての出現箇所が-1に置換されます。

NaNの置換

replaceメソッドの一般的な使用例の一つは、DataFrame内のNaN（数値でない値）を埋めることです。

df.replace(np.NaN, 0)

この例では、DataFrame内の全てのNaN値が0で置き換えられます。

インプレース置換

デフォルトでは、replaceメソッドは元のDataFrameを変更しません。代わりに、置換された新しいDataFrameを返します。もしメソッドを元のDataFrameを直接変更するようにしたい場合は、inplace=Trueパラメータを使用できます。

df.replace(to_replace=old_value, value=new_value, inplace=True)

これにより、元のDataFrameの中でold_valueがnew_valueに直接置換されます。この場合、メソッドはNoneを返します。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html