replace (DataFrame)

値を別の値に置き換える新しい DataFrame を返します。 DataFrame.replace と DataFrameNaFunctions.replace は互いのエイリアスです。 to_replace値と値は同じ型である必要があり、数値、ブール値、または文字列のみを指定できます。 値には None を指定できます。 置き換えると、新しい値は既存の列の型にキャストされます。

構文

replace(to_replace: Union["LiteralType", List["LiteralType"], Dict["LiteralType", "OptionalPrimitiveType"]], value: Optional[Union["OptionalPrimitiveType", List["OptionalPrimitiveType"]]] = _NoValue, subset: Optional[List[str]] = None)

パラメーター

パラメーター タイプ 説明
to_replace bool、int、float、string、list、dict 置き換える値。 値が dict の場合、 value は無視されるか省略できます。 to_replace は、値と置換の間のマッピングである必要があります。
value bool、int、float、string、または None、省略可能 置換値は、ブール値、int、float、string、または None である必要があります。 valueがリストの場合、valueはto_replaceと同じ長さと型である必要があります。 valueがスカラーであり、to_replaceがシーケンスである場合、valueはto_replace内の各項目の置換として使用されます。
subset list、省略可能 考慮する列名の省略可能なリスト。 一致するデータ型を持たないサブセットで指定された列は無視されます。

返品

DataFrame: 置換された値を持つ DataFrame。

例示

df = spark.createDataFrame([
    (10, 80, "Alice"),
    (5, None, "Bob"),
    (None, 10, "Tom"),
    (None, None, None)],
    schema=["age", "height", "name"])

df.na.replace(10, 20).show()
# +----+------+-----+
# | age|height| name|
# +----+------+-----+
# |  20|    80|Alice|
# |   5|  NULL|  Bob|
# |NULL|    20|  Tom|
# |NULL|  NULL| NULL|
# +----+------+-----+

df.na.replace('Alice', None).show()
# +----+------+----+
# | age|height|name|
# +----+------+----+
# |  10|    80|NULL|
# |   5|  NULL| Bob|
# |NULL|    10| Tom|
# |NULL|  NULL|NULL|
# +----+------+----+

df.na.replace(['Alice', 'Bob'], ['A', 'B'], 'name').show()
# +----+------+----+
# | age|height|name|
# +----+------+----+
# |  10|    80|   A|
# |   5|  NULL|   B|
# |NULL|    10| Tom|
# |NULL|  NULL|NULL|
# +----+------+----+
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