蟒蛇熊猫系列。str.replace（）替换系列中的文本-yiteyi-C++库

Python是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。熊猫是使导入和分析数据更容易的软件包之一。

null

熊猫 Series.str.replace() 方法的工作原理类似于Python .replace() 方法，但它也适用于系列。在打电话之前。在熊猫系列中替换（）， str先生 必须加前缀，以区别于Python的默认替换方法。

语法： 系列str.replace（pat，repl，n=-1，case=None，regex=True）

参数： 拍打： 要替换的字符串或编译的正则表达式 答复： 用string或callabe代替pat n: 在单个字符串中进行的替换数，默认值为-1，表示全部。 案例： 采用布尔值来决定大小写敏感度。因案件不敏感而作假 正则表达式： 布尔值，如果为True，则假定传递的模式是正则表达式

返回类型： 具有替换文本值的序列

要下载代码中使用的CSV，请单击在这里

在以下示例中，使用的数据框包含一些NBA球员的数据。任何操作之前的数据帧图像附在下面。图片[1]-蟒蛇熊猫系列。str.replace（）替换系列中的文本-yiteyi-C++库

示例#1： 替换“年龄”列中的值

在本例中，使用str.replace（）将年龄列中所有值为25.0的值替换为“二十五” 然后，创建并传入一个过滤器 .where（）方法仅显示包含Age=“二十五”的行。

                       # importing pandas module                     
                       import                                  pandas as pd                     
                                
                       # reading csv file from url                     
                       data                                  =                                  pd.read_csv(                                  "                         https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv                        "                                  )                     
                                
                       # overwriting column with replaced value of age                     
                       data[                                  "Age"                                  ]                                  =                                  data[                                  "Age"                                  ].replace(                                  25.0                                  ,                                  "Twenty five"                                  )                     
                                
                       # creating a filter for age column                     
                       # where age = "Twenty five"                     
                       filter                                  =                                  data[                                  "Age"                                  ]                                  =                                  =                                  "Twenty five"                     
                                
                       # printing only filtered columns                     
                       data.where(                                  filter                                  ).dropna()                     

输出： 如输出图像所示，Age列中Age=25.0的所有值都已替换为“二十五”。图片[2]-蟒蛇熊猫系列。str.replace（）替换系列中的文本-yiteyi-C++库

示例2： 案例不敏感

在本例中，团队名称 波士顿凯尔特人队 被替换为 新波士顿凯尔特人队 .在参数中，不是传递Boston，而是传递Boston（小写为“b”），大小写设置为False，这意味着不区分大小写。之后，只有球队名称为“新波士顿凯尔特人队”的球队才会使用。where（）方法。

                       # importing pandas module                     
                       import                                  pandas as pd                     
                                
                       # reading csv file from url                     
                       data                                  =                                  pd.read_csv(                                  "                         https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv                        "                                  )                     
                                
                       # overwriting column with replaced value of age                     
                       data[                                  "Team"                                  ]                                  =                                  data[                                  "Team"                                  ].                                  str                                  .replace(                                  "boston"                                  ,                                  "New Boston"                                  , case                                  =                                  False                                  )                     
                                
                       # creating a filter for age column                     
                       # where age = "Twenty five"                     
                       filter                                  =                                  data[                                  "Team"                                  ]                                  =                                  =                                  "New Boston Celtics"                     
                                
                       # printing only filtered columns                     
                       data.where(                                  filter                                  ).dropna()                     

输出： 如输出图像所示，无论参数中传递的小写字母是什么，Boston都会被New Boston替换。这是因为case参数设置为False。图片[3]-蟒蛇熊猫系列。str.replace（）替换系列中的文本-yiteyi-C++库

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THE END

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