Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在 Pandas 中,可以使用 replace()
方法来替换字符串中的特定内容。
replace()
方法在处理大规模数据集时表现出色,能够快速替换字符串。import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 替换 Name 列中的 'Alice' 为 'Alicia'
df['Name'] = df['Name'].replace('Alice', 'Alicia')
print(df)
输出:
Name Age
0 Alicia 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Text': ['Hello, world!', 'Python is great!', 'Pandas is awesome!']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用正则表达式替换 Text 列中的所有感叹号
df['Text'] = df['Text'].replace('[!]', '', regex=True)
print(df)
输出:
Text
0 Hello, world
1 Python is great
2 Pandas is awesome
原因:
解决方法:
astype(str)
进行转换。# 确保列是字符串类型
df['Name'] = df['Name'].astype(str).replace('Alice', 'Alicia')
原因:
默认情况下,replace()
方法会返回一个新的 DataFrame,而不是修改原始 DataFrame。
解决方法:
使用 inplace=True
参数来直接修改原始 DataFrame。
df['Name'].replace('Alice', 'Alicia', inplace=True)
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