我想替换icashier.alipay.com
df
url
icashier.alipay.com/catalog/2758186/detail.aspx
icashier.alipay.com/catalog/2758186/detail.aspx
icashier.alipay.com/catalog/2758186/detail.aspx
vk.com
到aliexpress.com
。
欲望输出
aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
vk.com
我尝试df['url'].replace('icashier.alipay.com', 'aliexpress.com', 'inplace=True')
,但它会返回empty dataframe
。
答案 0 :(得分:9)
使用replace
与dict
进行替换以及参数inplace=True
和regex=True
:
df['url'].replace({'icashier.alipay.com': 'aliexpress.com'}, inplace=True, regex=True)
print (df)
url
0 aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
1 aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
2 aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
3 vk.com
答案 1 :(得分:6)
使用str.replace
替换子字符串,replace
查找完全匹配,除非您传递正则表达式模式和参数regex=True
:
In [25]:
df['url'] = df['url'].str.replace('icashier.alipay.com', 'aliexpress.com')
df['url']
Out[25]:
0 aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
1 aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
2 aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
3 vk.com
Name: url, dtype: object
答案 2 :(得分:1)
如果有人(像我一样)需要替换整个 DataFrame 中的 substring:
df = df.apply(lambda col: col.str.replace('icash...', 'aliex...'))
或者只是在定义的列中(并且所有其他保持不变):
cols = ['a', 'c'] # list of all columns with value to replace
df = df.apply(lambda col: col.str.replace('icash...', 'aliex...') if col.name in cols else col)