Python 如何替换 Pandas 数据框列中的字符？
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/28986489/
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How to replace a characters in a column of a Pandas dataframe?
提问by UserYmY
I have a column in my dataframe like this:
我的数据框中有一列，如下所示：
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.
我想,用-破折号替换逗号。我目前正在使用这种方法，但没有任何改变。
org_info_exc['range'].replace(',', '-', inplace=True)
Can anybody help?
有人可以帮忙吗？
采纳答案by EdChum
Use the vectorised strmethod replace:
In [30]:
df['range'] = df['range'].str.replace(',','-')
df
Out[30]:
range
0 (2-30)
1 (50-290)
EDIT
编辑
So if we look at what you tried and why it didn't work:
因此，如果我们查看您尝试过的内容以及为什么它不起作用：
df['range'].replace(',','-',inplace=True)
from the docswe see this desc:
从文档中我们看到了这个描述：
str or regex: str: string exactly matching to_replace will be replaced with value
str 或 regex: str: 与 to_replace 完全匹配的字符串将被替换为值
So because the str values do not match, no replacement occurs, compare with the following:
所以因为str值不匹配，所以不会发生替换，比较如下：
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.
在这里，我们在第二行获得了完全匹配，并进行了替换。
回答by kevcisme
For anyone else arriving here from Google search on how to do a string replacement on allcolumns (for example, if one has multiple columns like the OP's 'range' column):
Pandas has a built in replacemethod available on a dataframe object.
对于从谷歌搜索到这里的其他人，如何在所有列上进行字符串替换（例如，如果一个人有多个列，如 OP 的“范围”列）：Pandas 有一个replace可用于数据框对象的内置方法。
df.replace(',', '-', regex=True)
df.replace(',', '-', regex=True)
Source: Docs
资料来源：文档
回答by Rameez Ahmad
Replace all commas with underscore in the column names
将列名中的所有逗号替换为下划线
data.columns= data.columns.str.replace(' ','_',regex=True)
