置換（ 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は互いの別名です。置換対象の値と置換後の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。値は「なし」にすることができます。置換時には、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	Type	説明
to_replace	bool、int、float、文字列、list、または dict	交換される値。値が辞書型の場合、 valueは無視されるか省略可能であり、 to_replace値と置換値の間のマッピングでなければなりません。
value	bool、int、float、文字列またはなし、オプション	置換値は、bool、int、float、 または None である必要があります。 valueがリストの場合、 value 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to_replaceがシーケンスである場合、 valueはto_replaceの各項目の代替として使用されます。
subset	リスト（オプション）	検討対象となる列名のリスト（任意）。サブセットで指定された列のうち、データ型が一致しない列は無視されます。

戻り値

DataFrame置換された値を含むDataFrame 。

例

Python

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|
# +----+------+----+