Pandas DataFrame の replace メソッド vs その他の置換方法: 速度比較と使い分け

pandas.DataFrame.replace メソッドは、DataFrame 内の特定の値を別の値に置き換えるために使用されます。これは、データのクリーニング、欠損値の処理、または単純にデータの値を変更したい場合に役立ちます。

基本的な使い方

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# すべての 'a' を 'A' に置き換える
df.replace('a', 'A', inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  1  A
# 1  2  b
# 2  3  c

上記の例では、df 内のすべての 'a' 文字が 'A' に置き換えられています。

その他のオプション

• to_replace: 置換したい値を指定します。文字列、リスト、辞書、正規表現などを受け付けます。
• value: 置換後の値を指定します。to_replace と同じ型でなければなりません。
• inplace: True に設定すると、元の DataFrame が変更されます。False に設定すると、変更された DataFrame のコピーが返されます。
• regex: True に設定すると、to_replace と value を正規表現として解釈します。
• method: to_replace がリストの場合、どのように置換するかを指定します。

例

• 複数の値を置き換える

df.replace({'a': 'A', 'b': 'B'}, inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  1  A
# 1  2  B
# 2  3  c

• 欠損値を置き換える

df.replace(np.nan, 'NaN', inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  1  A
# 1  2  B
# 2  3  NaN

• 正規表現を使用する

df.replace(r'[ab]', 'X', regex=True, inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  1  X
# 1  2  X
# 2  3  c

pandas.DataFrame.replace メソッドの詳細については、以下のリソースを参照してください。

Pandas DataFrame.replace サンプルコード

単一の値を置換する

# 文字列を置換
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3]})

df.replace('a', 'A', inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  A  1
# 1  b  2
# 2  c  3

# 数値を置換
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1.1, 2.2, 3.3]})

df.replace(2, 20, inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  1  1.1
# 1  20  2.2
# 2  3  3.3

複数の値を置換する

# 辞書を使って複数の値を置換
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3]})

replace_dict = {'a': 'A', 'b': 'B'}

df.replace(replace_dict, inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  A  1
# 1  B  2
# 2  c  3

# リストを使って複数の値を置換
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4]})

replace_list = ['a', 'b']

df.replace(replace_list, 'X', inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  X  1
# 1  X  2
# 2  X  3
# 3  c  4

欠損値を置換する

# 欠損値を特定の値で置換
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [1.1, 2.2, np.nan]})

df.replace(np.nan, 'NaN', inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A  B
# 0  1  1.1
# 1  NaN  2.2
# 2  3  NaN

# 欠損値を平均値で置換
df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [1.1, 2.2, np.nan]})

df['A'].replace(np.nan, df['A'].mean(), inplace=True)
df['B'].replace(np.nan, df['B'].mean(), inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A        B
# 0  1.000000  1.100000
# 1  2.000000  2.200000
# 2  3.000000  2.200000

正規表現を使って置換する

# 文字列中の数字をすべて置換
df = pd.DataFrame({'A': ['a123', 'b456', 'c789']})

df.replace(r'[0-9]', 'X', regex=True, inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A
# 0  aXX
# 1  bXX
# 2  cXX

# 文字列の先頭から2文字を置換
df = pd.DataFrame({'A': ['abc123', 'def456', 'ghi789']})

df.replace(r'^..', 'XX', regex=True, inplace=True)

print(df)

# 出力
#   A
# 0  XXc123
# 1  XXf456
# 2  XXh789

inplace オプション

# inplace オプションを False に設定すると、元の DataFrame は変更されません

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': 

Pandas DataFrame.replace 以外の置換方法

loc 属性を使って、特定の行と列の値を直接変更することができます。

df.loc[行番号, 列名] = 新しい値

# 例
df.loc[0, 'A'] = 'A'  # 最初の行の 'A' 列を 'A' に変更

iat 属性を使って、特定のインデックス位置の値を直接変更することができます。

df.iat[インデックス番号, 列番号] = 新しい値

# 例
df.iat[0, 0] = 'A'  # 最初のインデックスの最初の列を 'A' に変更

apply メソッドを使って、DataFrame 内の各要素に個別に処理を適用することができます。

def g(x):
  if x == 'a':
    return 'A'
  else:
    return x

df = df.apply(g)

# 例
# 'a' を 'A' に置換

NumPy の where や choose などの関数を使って、DataFrame 内の値を置換することができます。

# NumPy の where 関数を使う
df = np.where(df == 'a', 'A', df)

# NumPy の choose 関数を使う
df = np.choose(df == 'a', [df, 'A'])

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。使用する方法は、置換したい値の条件や、処理速度などの要件によって異なります。