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用Pandas Dataframe中的新文本替换匹配字符串

在Pandas Dataframe中,可以使用replace()函数来替换匹配的字符串。replace()函数可以接受一个字典作为参数,其中键是要替换的字符串,值是替换后的新字符串。

下面是一个完整的答案示例:

在Pandas Dataframe中,可以使用replace()函数来替换匹配的字符串。replace()函数可以接受一个字典作为参数,其中键是要替换的字符串,值是替换后的新字符串。

示例代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'col1': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'col2': ['apple pie', 'banana bread', 'orange juice']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用replace()函数替换匹配的字符串
df = df.replace({'apple': 'fruit', 'banana': 'fruit', 'orange': 'fruit'})

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
    col1           col2
0  fruit      fruit pie
1  fruit   fruit bread
2  fruit  fruit juice

在这个例子中,我们创建了一个包含两列的Dataframe,然后使用replace()函数将匹配的字符串替换为新的字符串。最终输出的Dataframe中,所有匹配到的字符串都被替换为了'fruit'。

Pandas Dataframe中replace()函数的优势在于它可以同时替换多个匹配项,并且可以灵活地指定替换规则。它适用于需要对Dataframe中的文本数据进行批量替换的场景。

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