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。
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