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

pandas replace函数内部使用函数进行替换

是的，pandas中的replace函数可以接受一个字典、一个列表或一个函数作为参数，用于对数据进行替换。如果传入的是一个函数，则replace会将数据中的每个元素传入该函数中，并将函数返回值作为替换后的值。这样可以非常方便地进行复杂的替换操作，比如对某些特定的数据进行特殊处理。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": ["a", "b", "c"]})

# 定义一个函数，用于将字符串转换为大写
def upper_case(x):
    if isinstance(x, str):
        return x.upper()
    else:
        return x

# 使用replace函数将B列中的小写字母转换为大写字母
df["B"] = df["B"].replace(upper_case)

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  A
1  2  B
2  3  C

在上述代码中，我们定义了一个函数`upper_case`，用于将字符串转换为大写。然后，我们将该函数传给replace函数，用于替换B列中的小写字母。最终，B列中的小写字母都被替换为了大写字母。

pandas replace替换不了

在使用Pandas的replace方法时，我们可能会遇到无法替换的情况。这可能是由于以下原因：

1. 数据类型不匹配：replace方法只能替换与要替换的值相同类型的值。如果要替换的值的类型与数据中的类型不同，则无法替换。

2. 字符串匹配问题：如果要替换的值是字符串，那么必须确保要替换的字符串与数据中的字符串完全匹配。如果字符串不匹配，则无法进行替换。

3. 缺失数据：如果数据中存在缺失值，那么replace方法可能无法替换缺失值。在这种情况下，我们可以使用fillna方法将缺失值填充为其他值，然后再使用replace方法进行替换。

4. 语法错误：在使用replace方法时，必须确保语法正确。如果语法错误，那么方法将无法执行成功。

为了解决以上问题，我们可以先检查数据类型是否匹配，确保要替换的字符串与数据中的字符串完全匹配，使用fillna方法填充缺失值，确保语法正确。如果依然无法解决问题，我们可以使用其他替换方法或者手动进行替换。