如何替换 Pandas 数据框字符串列中的文本？

使用矢量化 str 方法 replace：

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

df
      range
0    (2-30)
1  (50-290)

编辑：所以如果我们看看你尝试了什么以及为什么它不起作用：

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

从 docs 我们看到这样的描述：

str 或正则表达式： str: 与 to_replace 完全匹配的字符串将被替换为值

所以因为 str 值不匹配，所以不会发生替换，与下面的比较：

df = pd.DataFrame({'range':['(2,30)',',']})
df['range'].replace(',','-', inplace=True)

df['range']

0    (2,30)
1         -
Name: range, dtype: object

在这里，我们在第二行得到了完全匹配，并且发生了替换。

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对于从谷歌搜索到达这里的其他人，了解如何在 all 列上进行字符串替换（例如，如果一个有多个列，如 OP 的“范围”列）：Pandas 有一个内置的 {1数据框对象上可用的方法。

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

来源：Docs

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将列名中的所有逗号替换为下划线

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

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如果您只需要替换一个特定列中的字符，不知何故 regex=True 和 in place=True 都失败了，我认为这种方式会起作用：

data["column_name"] = data["column_name"].apply(lambda x: x.replace("characters_need_to_replace", "new_characters"))

在这种情况下，lambda 更像是一个像 for 循环一样工作的函数。这里的 x 代表当前列中的每个条目。

您唯一需要做的就是更改“column_name”、“characters_need_to_replace”和“new_characters”。

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此外，对于那些希望在一列中替换多个字符的人，您可以使用正则表达式来完成：

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

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

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几乎与 Nancy K 的答案相似，这对我有用：

data["column_name"] = data["column_name"].apply(lambda x: x.str.replace("characters_need_to_replace", "new_characters"))

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如果要从字符串中删除两个或多个元素，例如字符 '$' 和 ',' ：

Column_Name
===========
$100,000
$1,100,000

...然后使用：

data.Column_Name.str.replace("[$,]", "", regex=True)

=> [ 100000, 1100000 ]

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