查找和替換 Pandas dataframe 中的子字符串忽略大小寫

Question

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

如何用 NewWord 替換Number或number或NUMBER

Answer 1

與使用標准正則表達式相同，使用i標志。

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

當然， df.replace在標志必須作為正則表達式字符串（而不是標志）的一部分傳遞的意義上是有限制的。 如果這是使用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

[編輯] ：如果您要在多個列中查找子字符串，則可以選擇具有object dtypes 的所有列，並將上述解決方案應用於它們。 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

野蠻。 這僅在整個字符串是'Number'或'NUMBER'時才有效。 它不會替換較大字符串中的那些。 當然，僅限於這兩個詞。

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

---

更多蠻力
如果不夠明顯，這遠不如@coldspeed 的回答

import re

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

或者從@coldspeed 的回答中得到提示

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

Answer 4

如果您要轉換的文本位於數據框的特定列中，則此解決方案將起作用：

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