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如何替换熊猫数据框的列中的文本？

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问题：如何替换熊猫数据框的列中的文本？
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问题：如何替换熊猫数据框的列中的文本？

我的数据框中有这样的一列：

range
"(2,30)"
"(50,290)"
"(400,1000)"
...

我想,用-破折号代替逗号。我目前正在使用此方法，但没有任何更改。

org_info_exc['range'].replace(',', '-', inplace=True)

有人可以帮忙吗？

点击查看英文原文

I have a column in my dataframe like this:

range
"(2,30)"
"(50,290)"
"(400,1000)"
...

and I want to replace the , comma with - dash. I’m currently using this method but nothing is changed.

org_info_exc['range'].replace(',', '-', inplace=True)

Can anybody help?

回答 0

使用向量化str方法replace：

In [30]:

df['range'] = df['range'].str.replace(',','-')
df
Out[30]:
      range
0    (2-30)
1  (50-290)

编辑

因此，如果我们查看您尝试过的内容以及为何不起作用：

df['range'].replace(',','-',inplace=True)

从文档中，我们看到以下说明：

str或regex：str：与to_replace完全匹配的字符串将替换为value

因此，由于str值不匹配，因此不会发生替换，请与以下内容进行比较：

In [43]:

df = pd.DataFrame({'range':['(2,30)',',']})
df['range'].replace(',','-', inplace=True)
df['range']
Out[43]:
0    (2,30)
1         -
Name: range, dtype: object

在这里，我们在第二行获得了完全匹配，并且替换发生了。

点击查看英文原文

Use the vectorised str method replace:

In [30]:

df['range'] = df['range'].str.replace(',','-')
df
Out[30]:
      range
0    (2-30)
1  (50-290)

EDIT

So if we look at what you tried and why it didn’t work:

df['range'].replace(',','-',inplace=True)

from the docs we see this desc:

str or regex: str: string exactly matching to_replace will be replaced with value

So because the str values do not match, no replacement occurs, compare with the following:

In [43]:

df = pd.DataFrame({'range':['(2,30)',',']})
df['range'].replace(',','-', inplace=True)
df['range']
Out[43]:
0    (2,30)
1         -
Name: range, dtype: object

here we get an exact match on the second row and the replacement occurs.

回答 1

对于其他任何从Google搜索到的人，如何在所有列上进行字符串替换（例如，如果其中有多个列，如OP的“范围”列）：Pandas在replace数据框对象上具有内置方法。

df.replace(',', '-', regex=True)

资料来源：文件

点击查看英文原文

For anyone else arriving here from Google search on how to do a string replacement on all columns (for example, if one has multiple columns like the OP’s ‘range’ column): Pandas has a built in replace method available on a dataframe object.

df.replace(',', '-', regex=True)

Source: Docs

回答 2

在列名称中用下划线替换所有逗号 

data.columns= data.columns.str.replace(' ','_',regex=True)
点击查看英文原文

Replace all commas with underscore in the column names 

data.columns= data.columns.str.replace(' ','_',regex=True)

回答 3

另外，对于那些希望替换一列中多个字符的用户，可以使用正则表达式来实现：

import re
chars_to_remove = ['.', '-', '(', ')', '']
regular_expression = '[' + re.escape (''. join (chars_to_remove)) + ']'

df['string_col'].str.replace(regular_expression, '', regex=True)
点击查看英文原文

In addition, for those looking to replace more than one character in a column, you can do it using regular expressions:

import re
chars_to_remove = ['.', '-', '(', ')', '']
regular_expression = '[' + re.escape (''. join (chars_to_remove)) + ']'

df['string_col'].str.replace(regular_expression, '', regex=True)