替换Pandas数据框架中的字符串中的字符

在这篇文章中，我们将看到如何使用Python替换pandas数据框架中的字符串中的字符。

我们可以使用str.replace()方法替换字符，基本上是用一个新的字符替换一个现有的字符串或字符串中的字符。

语法: str.replace (old_string, new_string, n=-1, case=None, regex=True)

参数:

old_string：要被替换的字符串。
new_string：取代pat的字符串或可调用程序。
n : 在单个字符串中进行替换的数量，默认为-1，表示全部。
case。取布尔值来决定大小写的敏感性。判断大小写不敏感时为false。
regex: 布尔值，如果为真，则认为传递的模式是一个regex。

返回类型：返回一个对象的副本，所有匹配的old_string的出现都被new_string替换。

例子1：下面的程序是为整个数据框架替换字符串中的一个字符。

# import pandas
import pandas as pd
 
data = {'Student_Full_Name':  ['Mukul_Jatav', 'Rahul_Shukla',
                               'Robin_Singh', 'Mayank_Sharma',
                               'Akash_Verma'],
        'Father_Full_name': ['Mukesh_Jatav', 'Siddhart_Shukla',
                             'Rohit_Singh', 'Sunil_Sharma',
                             'Rajesh_Verma']
        }
# create an dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=['Student_Full_Name',
                                 'Father_Full_name'])
 
# print dataframe
print(" original dataframe \n", df)
 
# replace '_' with '-'
df = df.replace('_', '+', regex=True)
 
# print dataframe
print(" After replace character \n", df)

输出 :

替换Pandas数据框架中的字符串中的字符

例子2：下面的程序是为了替换特定列的字符串中的一个字符。

# import pandas
import pandas as pd
 
data = {'first':  ['abcp', 'xyzp', 'mpok',
                   'qrps', 'ptuw'],
        'second': ['abcp', 'xyzp', 'mpok',
                   'qrps', 'ptuw']
        }
# create an dataframe
df = pd.DataFrame(data, columns=['first', 'second'])
 
# print dataframe
print("\n original dataframe \n\n", df)
 
# replace '_' with '='
df['first'] = df['first'].str.replace('p', '-')
 
# print dataframe
print("\n\n After replace character \n\n", df)