查找和替换 Pandas dataframe 中的子字符串忽略大小写

Question

df.replace('Number', 'NewWord', regex=True)

如何用 NewWord 替换Number或number或NUMBER

Answer 1

与使用标准正则表达式相同，使用i标志。

df = df.replace('(?i)Number', 'NewWord', regex=True)

当然， df.replace在标志必须作为正则表达式字符串（而不是标志）的一部分传递的意义上是有限制的。 如果这是使用str.replace ，您可以使用case=False或flags=re.IGNORECASE 。

Answer 2

只需在str.replace使用case=False 。

例子：

df = pd.DataFrame({'col':['this is a Number', 'and another NuMBer', 'number']})

>>> df
                  col
0    this is a Number
1  and another NuMBer
2              number

df['col'] = df['col'].str.replace('Number', 'NewWord', case=False)

>>> df
                   col
0    this is a NewWord
1  and another NewWord
2              NewWord

[编辑] ：如果您要在多个列中查找子字符串，则可以选择具有object dtypes 的所有列，并将上述解决方案应用于它们。 例子：

>>> df
                  col                col2  col3
0    this is a Number  numbernumbernumber     1
1  and another NuMBer                   x     2
2              number                   y     3

str_columns = df.select_dtypes('object').columns

df[str_columns] = (df[str_columns]
                   .apply(lambda x: x.str.replace('Number', 'NewWord', case=False)))

>>> df
                   col                   col2  col3
0    this is a NewWord  NewWordNewWordNewWord     1
1  and another NewWord                      x     2
2              NewWord                      y     3

Answer 3

野蛮。 这仅在整个字符串是'Number'或'NUMBER'时才有效。 它不会替换较大字符串中的那些。 当然，仅限于这两个词。

df.replace(['Number', 'NUMBER'], 'NewWord')

---

更多蛮力
如果不够明显，这远不如@coldspeed 的回答

import re

df.applymap(lambda x: re.sub('number', 'NewWord', x, flags=re.IGNORECASE))

或者从@coldspeed 的回答中得到提示

df.applymap(lambda x: re.sub('(?i)number', 'NewWord', x))

Answer 4

如果您要转换的文本位于数据框的特定列中，则此解决方案将起作用：

    df['COL_n'] = df['COL_n'].str.lower() 
    df['COL_n'] = df['COL_n'].replace('number', 'NewWord', regex=True)