使用pandas replace 下划线换成空格

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['a_b_c', 'd_e_f'], 'col2': ['g_h_i', 'j_k_l']})
df = df.replace('_', ' ', regex=True)

这会将 DataFrame 中所有列中的下划线替换为空格。

相关问题

python替换dataframe中全量的空格

在Python的pandas库中，如果你想要替换DataFrame中的所有空格，你可以使用`str.replace()`函数，该函数可以用来替换字符串中的特定字符。假设你想将所有的空格替换为其他字符，比如下划线 "_"，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是你需要操作的DataFrame
df = df.applymap(lambda x: x.str.replace(' ', '_') if isinstance(x, str) else x)

这里，`applymap()`函数对DataFrame的每一列（包括数值型、字符串型等）应用了自定义的转换函数，如果元素是字符串类型，则使用`str.replace(' ', '_')`替换空格。

如果你想统一替换整个DataFrame中所有单元格的空格，无论其数据类型如何，可以先将其转化为字符串再进行替换，然后转化回原数据类型：

df = df.astype(str).replace(' ', '_').astype(df.dtypes)

这会把所有空格变成下划线，然后根据原始数据类型恢复成对应的数据类型。

pandas去掉字符串中的特殊符号

要从字符串中删除特殊符号，可以使用`pandas`库中的`str.replace()`方法。该方法使用正则表达式将特殊字符替换为空字符串。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含特殊字符的示例Series
data = pd.Series(['Hello!', 'How are you?', 'I\'m fine.'])

# 使用str.replace()方法删除特殊字符
data = data.str.replace('[^\w\s]', '')

# 打印处理后的结果
print(data)

运行上述代码后，您将得到如下输出：

0           Hello
1    How are you
2       Im fine
dtype: object

在这个示例中，`[^\w\s]`是一个正则表达式模式，用于匹配除了字母、数字、下划线和空格之外的所有字符。`str.replace()`方法将匹配到的字符替换为空字符串。这样就可以将特殊字符从字符串中删除，得到清理后的结果。

请注意，上述代码中的`data`是一个`pandas`的`Series`对象，您可以根据实际情况将其替换为`DataFrame`中的某一列或其他字符串数据。