Python | Pandas Series.str.replace() 替换系列中的文本

Pandas是一个Python库，用于数据分析和探索。在Pandas中，Series是一种传统的1D数据结构，通常用于表示一列数据。Series.str.replace()是Pandas中的一个函数，可用于替换Series中的文本。在本次介绍中，我们将提供有关Pandas Series.str.replace()函数的详细信息。

语法

Series.str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=True)

参数

• pat：要替换的子字符串或一些用于匹配字符串的正则表达式
• repl：新的字符串或替换函数。如果未提供，pat将从系列中删除
• n：从左到右替换的最大数量。默认值为-1，表示替换所有匹配项
• case：布尔值，指定是否执行大小写敏感替换。默认为True
• flags：正则表达式标志位。例如，re.IGNORECASE | re.MULTILINE
• regex：布尔值，指定pat是否为正则表达式。

示例

假设我们有一个Series，其中包含以下用户名：

import pandas as pd

users = pd.Series(['johnsmith', 'janedoe', 'johndoe'])

我们可以使用Series.str.replace()函数来替换所有的“john”：

new_users = users.str.replace('john', 'jane')
print(new_users)

这将生成以下输出：

0     janesmith
1        janedoe
2        janedoe
dtype: object

请注意，Series.str.replace()函数并未改变原始Series。相反，它返回一个新的Series。如果要将更改保存回原始Series，则必须进行分配：

users = users.str.replace('john', 'jane')
print(users)

这将生成以下输出：

0     janesmith
1        janedoe
2        janedoe
dtype: object

结论

Pandas Series.str.replace()函数可用于在Series中替换文本。使用该函数可以轻松地替换多个字符串，并使用正则表达式进行更加高级的替换操作。这种方法是在数据清理和准备中非常有用的。