Pandas中Series.replace和Series.str.replace的区别

在Pandas中，Series是一个由一维数组表示的DataFrame列，而replace和str.replace是Series对象的两种方法。虽然它们的名称相似，并且都用于替换Series中的值，但实际上它们之间存在不同之处。

Series.replace方法

Series.replace方法可以用于大范围的值替换，它接受两个参数。第一个参数指定要替换的值，可以是标量、列表、字典或正则表达式。第二个参数指定用于替换匹配值的新值。

例如，我们可以使用replace方法更改Series中的字符串：

import pandas as pd

s = pd.Series(['cat', 'dog', 'lion', 'tiger'])
print(s.replace({'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'}))

输出：

0    kitten
1     puppy
2      lion
3     tiger
dtype: object

上述代码将Series s中的’cat’和’dog’替换为’kitten’和’puppy’。

Series.str.replace方法

Series.str.replace方法与Series.replace方法不同，因为它仅用于字符串匹配和替换。它接受两个参数，第一个参数指定要替换的模式，第二个参数指定要用于替换的字符串。

例如，如果我们希望将一个字符串中的所有大写字母替换为小写字母：

s = pd.Series(['Abc', 'DEF', 'Ghi'])
print(s.str.replace('[A-Z]', lambda x:x.group().lower()))

输出：

0    abc
1    dEF
2    ghi
dtype: object

上述代码将Series s中的所有大写字母替换为小写字母。

区别

两种方法之间的区别在于replace方法可以用于数字、布尔值和任何可替换的数据类型，而str.replace仅适用于字符串。另外，Series.replace方法中的第一个参数可以是标量、列表、字典或正则表达式，而Series.str.replace方法的第一个参数仅限于正则表达式。

例如，replace方法可以用于替换Series中的数字：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s.replace({1: 10, 2: 20}))

输出：

0    10
1    20
2     3
3     4
dtype: int64

这将Series s中的’1’与’2’替换为10和20。

在另一方面，str.replace不支持数字替换，如果我们尝试将一个数字替换为另一个数字，它将引发异常：

s = pd.Series(['123abc', '456def'])
print(s.str.replace('123', '999'))

输出：

TypeError: expected string or bytes-like object

正如错误消息所指出的那样，str.replace期望传入字符串类型的参数。在这种情况下，如果我们要将数字’123’替换为’999’，我们需要首先将Series转换为字符串类型，然后使用str.replace方法：

s = pd.Series([123, 456])
s = s.astype(str)
print(s.str.replace('123', '999'))

输出：

0    999
1    456
dtype: object

总结

Series.replace和Series.str.replace方法都可以用于替换Series中的值，但是它们具有不同的用途和参数类型。Series.replace方法可以替换数字、布尔值和任何可替换的数据类型，而Series.str.replace方法仅适用于字符串。在使用这两种方法时需要考虑目标数据类型和要替换的值的类型。