您可以使用pandas库和replace函数，它既支持精确匹配，也支持正则表达式替换。例如:

df = pd.DataFrame({'text': ['Billy is going to visit Rome in November', 'I was born in 10/10/2010', 'I will be there at 20:00']})

to_replace=['Billy','Rome','January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December', '\d{2}:\d{2}', '\d{2}/\d{2}/\d{4}']
replace_with=['name','city','month','time', 'date']

print(df.text.replace(to_replace, replace_with, regex=True))

修改后的文本为:

0    name is going to visit city in month
1                      I was born in date
2                 I will be there at time

你可以在这里找到一个例子。请注意，文本上的替换是按照它们在列表中出现的顺序进行的

我觉得这个问题需要一个单行递归lambda函数的答案，只是因为。所以有:

>>> mrep = lambda s, d: s if not d else mrep(s.replace(*d.popitem()), d)

用法:

>>> mrep('abcabc', {'a': '1', 'c': '2'})
'1b21b2'

注:

这将消耗输入字典。 Python字典保留3.6起的键顺序;其他答案中的相应警告不再相关。为了向后兼容，可以使用基于元组的版本:

>>> mrep = lambda s, d: s if not d else mrep(s.replace(*d.pop()), d)
>>> mrep('abcabc', [('a', '1'), ('c', '2')])

注意:与python中的所有递归函数一样，太大的递归深度(即替换字典太大)将导致错误。请看这里。

我把这句话建立在fj的精彩回答上:

import re

def multiple_replacer(*key_values):
    replace_dict = dict(key_values)
    replacement_function = lambda match: replace_dict[match.group(0)]
    pattern = re.compile("|".join([re.escape(k) for k, v in key_values]), re.M)
    return lambda string: pattern.sub(replacement_function, string)

def multiple_replace(string, *key_values):
    return multiple_replacer(*key_values)(string)

一针用法:

>>> replacements = (u"café", u"tea"), (u"tea", u"café"), (u"like", u"love")
>>> print multiple_replace(u"Do you like café? No, I prefer tea.", *replacements)
Do you love tea? No, I prefer café.

注意，由于替换只在一次传递中完成，“café”会变成“tea”，但不会变回“café”。

如果你需要做相同的替换多次，你可以很容易地创建一个替换函数:

>>> my_escaper = multiple_replacer(('"','\\"'), ('\t', '\\t'))
>>> many_many_strings = (u'This text will be escaped by "my_escaper"',
                       u'Does this work?\tYes it does',
                       u'And can we span\nmultiple lines?\t"Yes\twe\tcan!"')
>>> for line in many_many_strings:
...     print my_escaper(line)
... 
This text will be escaped by \"my_escaper\"
Does this work?\tYes it does
And can we span
multiple lines?\t\"Yes\twe\tcan!\"

改进:

将代码转换为函数 增加了多线支持 修正了逃跑的错误 容易创建一个函数，用于特定的多个替换

享受吧!: -)

我在学校作业中也做过类似的练习。这就是我的解

dictionary = {1: ['hate', 'love'],
              2: ['salad', 'burger'],
              3: ['vegetables', 'pizza']}

def normalize(text):
    for i in dictionary:
        text = text.replace(dictionary[i][0], dictionary[i][1])
    return text

自己查看测试字符串上的结果

string_to_change = 'I hate salad and vegetables'
print(normalize(string_to_change))

我的方法是首先将字符串标记化，然后决定每个标记是否包含它。

潜在地，如果我们可以假设一个hashmap/set的O(1)查找，可能会更好:

remove_words = {"we", "this"}
target_sent = "we should modify this string"
target_sent_words = target_sent.split()
filtered_sent = " ".join(list(filter(lambda word: word not in remove_words, target_sent_words)))

Filtered_sent现在是'应该修改字符串'

你可以做一个漂亮的循环函数。

def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.iteritems():
        text = text.replace(i, j)
    return text

其中text是完整的字符串，dic是字典-每个定义都是一个字符串，将替换与术语匹配的字符串。

注意:在Python 3中，iteritems()已被items()取代

注意:Python字典没有迭代的可靠顺序。此解决方案仅在以下情况下解决您的问题:

替换的顺序无关紧要 替换者可以改变之前替换者的结果

更新:上述与插入顺序相关的语句不适用于大于或等于3.6的Python版本，因为标准字典已更改为使用插入顺序进行迭代。

例如:

d = { "cat": "dog", "dog": "pig"}
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, d)
print(my_sentence)

可能输出#1:

"This is my pig and this is my pig."

可能的输出#2

"This is my dog and this is my pig."

一个可能的解决方法是使用OrderedDict。

from collections import OrderedDict
def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.items():
        text = text.replace(i, j)
    return text
od = OrderedDict([("cat", "dog"), ("dog", "pig")])
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, od)
print(my_sentence)

输出:

"This is my pig and this is my pig."

注意事项#2:如果你的文本字符串太大或字典中有很多对，效率就会很低。