Pandas：替换字符串中的子字符串

问题描述：

我想替换icashier.alipay.com列中的子字符串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。

期望输出

aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
aliexpress.com/catalog/2758186/detail.aspx
vk.com

我尝试了df['url'].replace('icashier.alipay.com', 'aliexpress.com', 'inplace=True')但它又回来了empty dataframe。

解决方案 1：

使用replacewithdict替换 and regex=True：

df['url'] = df['url'].replace({'icashier.alipay.com': 'aliexpress.com'}, 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

解决方案 2：

用于str.replace替换子字符串，replace寻找完全匹配，除非你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

解决方案 3：

如果有人（像我一样）需要替换整个 DataFrame 中的子字符串：

df = df.apply(lambda col: col.str.replace('icash...', 'aliex...'))

或者仅在定义的列中（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)