Pythonデータ分析入門編10:値の置換(replace)

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0    2.1\n",
      "1    2.3\n",
      "2    2.1\n",
      "3    2.0\n",
      "4    2.5\n",
      "5    2.8\n",
      "6    2.8\n",
      "7    3.0\n",
      "8    2.1\n",
      "9    2.2\n",
      "dtype: float64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "s = pd.Series([2.1, 2.3, 2.1, 2.0, 2.5, \n",
    "               2.8, 2.8, 3.0, 2.1, 2.2])\n",
    "print(s)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0    2.1\n",
      "1    2.3\n",
      "2    2.1\n",
      "3    2.0\n",
      "4    2.5\n",
      "5    2.8\n",
      "6    2.8\n",
      "7    3.0\n",
      "8    2.1\n",
      "9    2.2\n",
      "dtype: float64\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "s = pd.Series([2.1, 2.3, 2.1, 2.0, 2.5, \n",
    "               2.8, 2.8, 3.0, 2.1, 2.2])\n",
    "print(s)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "   Spot-1  Spot-2  Spot-3  Spot-4  Spot-5\n",
      "0     2.1     1.8     2.5     2.1     2.0\n",
      "1     2.3     1.9     2.6     2.2     2.2\n",
      "2     2.3     2.1     2.4     2.1     2.1\n",
      "3     2.3     2.3     2.8     2.0     2.0\n",
      "4     2.5     2.0     2.7     2.0     2.3\n",
      "5     2.7     2.3     3.0     2.1     2.6\n",
      "6     2.8     2.3     2.9     2.4     2.3\n",
      "7     3.0     2.4     2.3     2.5     2.3\n",
      "8     2.0     2.1     2.4     2.3     2.3\n",
      "9     2.2     1.9     2.6     2.3     2.3\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame({\"Spot-1\": [2.1, 2.3, 2.3, 2.3, 2.5, 2.7, 2.8, 3.0, 2.0, 2.2],\n",
    "                  \"Spot-2\": [1.8, 1.9, 2.1, 2.3, 2.0, 2.3, 2.3, 2.4, 2.1, 1.9],\n",
    "                  \"Spot-3\": [2.5, 2.6, 2.4, 2.8, 2.7, 3.0, 2.9, 2.3, 2.4, 2.6],\n",
    "                  \"Spot-4\": [2.1, 2.2, 2.1, 2.0, 2.0, 2.1, 2.4, 2.5, 2.3, 2.3],\n",
    "                  \"Spot-5\": [2.0, 2.2, 2.1, 2.0, 2.3, 2.6, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3]})\n",
    "print(df)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "   Spot-1  Spot-2  Spot-3  Spot-4  Spot-5\n",
      "0     2.1     1.8     2.5     2.1     2.0\n",
      "1     2.3     1.9     2.6     2.2     2.2\n",
      "2     2.3     2.1     2.4     2.1     2.1\n",
      "3     2.3     2.3     2.8     2.0     2.0\n",
      "4     2.5     2.0     2.7     2.0     2.3\n",
      "5     2.7     2.3     3.0     2.1     2.6\n",
      "6     2.8     2.3     2.9     2.4     2.3\n",
      "7     3.0     2.4     2.3     2.5     2.3\n",
      "8     2.0     2.1     2.4     2.3     2.3\n",
      "9     2.2     1.9     2.6     2.3     2.3\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame({\"Spot-1\": [2.1, 2.3, 2.3, 2.3, 2.5, 2.7, 2.8, 3.0, 2.0, 2.2],\n",
    "                  \"Spot-2\": [1.8, 1.9, 2.1, 2.3, 2.0, 2.3, 2.3, 2.4, 2.1, 1.9],\n",
    "                  \"Spot-3\": [2.5, 2.6, 2.4, 2.8, 2.7, 3.0, 2.9, 2.3, 2.4, 2.6],\n",
    "                  \"Spot-4\": [2.1, 2.2, 2.1, 2.0, 2.0, 2.1, 2.4, 2.5, 2.3, 2.3],\n",
    "                  \"Spot-5\": [2.0, 2.2, 2.1, 2.0, 2.3, 2.6, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3]})\n",
    "print(df)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

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演習1
演習2

問題ログインすると模範解答や入力を見ることができます

演習課題「値の置換(シリーズ)」

コードエリアには、シリーズsが定義されています。
このシリーズsに含まれる2.1を2.0で置き換えて出力してください。

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

※ 回答時にはprint(s)をコメントアウトして回答してください。

問題ログインすると模範解答や入力を見ることができます

演習課題「値の置換(データフレーム)」

コードエリアには、データフレームdfが定義されています。
このデータフレームdfに含まれる2.3を2.0で置き換えて出力してください。

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

※ 回答時にはprint(df)をコメントアウトして回答してください。

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＃05:値の置換(replace)

このチャプターでは、ある値を他の値で置き換える方法を学習します。

値の置換

replaceメソッドを用いることで、ある値を他の値で置換した、新しいシリーズやデータフレームを取得することができる
- シリーズの例:
```
import pandas as pd


s = pd.Series([813, 3, 100, 3])
print(s.replace(3, 333))
        
```
  - 第一引数の値を、第二引数の値で置き換える
- データフレームの例:
```
import pandas as pd


df = pd.DataFrame([["Kirishima", "Java"], ["Rokumura", "Python"]], columns=["student", "lang"])
print(df.replace("Java", "Ruby"))
        
```
  - シリーズと同様

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