我有一个列在我的数据框架像这样:
range
"(2,30)"
"(50,290)"
"(400,1000)"
...
我想用破折号代替逗号。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)
有人能帮忙吗?
使用矢量化str方法替换:
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，为什么它不起作用:
df['range'].replace(',','-',inplace=True)
从文档中我们可以看到这样的描述:
STR或regex: STR: string完全匹配to_replace将被替换 与价值
因此，因为str值不匹配，不会发生替换，与以下比较:
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，然后进行替换。
对于从谷歌搜索到这里的任何人，如何对所有列进行字符串替换(例如，如果一个人有多个列，如OP的'range'列): Pandas在dataframe对象上有一个内置的替换方法。
df。代表('，'，'-'，regex=真实)
来源:文档
此外，对于那些想要替换列中多个字符的人，你可以使用正则表达式:
import re
chars_to_remove = ['.', '-', '(', ')', '']
regular_expression = '[' + re.escape (''. join (chars_to_remove)) + ']'
df['string_col'].str.replace(regular_expression, '', regex=True)
如果你只需要替换一个特定列中的字符，不知怎么的regex=True和in place=True都失败了，我认为这种方式是可行的:
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表示当前列中的每一项。
你唯一需要做的就是改变“column_name”，“characters_need_to_replace”和“new_characters”。
如果你想从一个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]
几乎类似于Nancy K的回答，这对我来说很管用:
data["column_name"] = data["column_name"].apply(lambda x: x.str.replace("characters_need_to_replace", "new_characters"))
