為什么替換子字符串在 Pandas 數據框中不起作用？

Question

我嘗試在起始行和結束行中替換所有符號" - ：

dtnew.applymap(lambda x: x.replace('^-', ''))
dtnew.applymap(lambda x: x.replace('^"', ''))

但是輸出數據框有這些符號

Answer 1

好吧，如果性能不是問題，您可以遍歷列和行並使用簡單的替換（見下文）。 同樣，如果數據框不是很大並且您不關心性能，我只會使用它。

for column in df.columns:
    for i in df.index:    
        df[column][i] = df[column][i].replace('-','').replace('"','')

Answer 2

假設此示例並且您只想替換前導字符：

df = pd.DataFrame([['- abc', 'def -'], ['" ghi-', '--jkl']])

        0      1
0   - abc  def -
1  " ghi-  --jkl

使用str.lstrip 。

df2 = df.apply(lambda c: c.str.lstrip('- "'))

輸出：

      0      1
0   abc  def -
1  ghi-    jkl

# as list: [['abc', 'def -'], ['ghi-', 'jkl']]

僅對於第一個字符，使用str.replace ：

df2 = df.apply(lambda c: c.str.replace('^[- "]', '', regex=True))

輸出：

       0      1
0    abc  def -
1   ghi-   -jkl

# as list: [[' abc', 'def -'], [' ghi-', '-jkl']]

概括：

• 剝離開始和結束，使用str.strip

• 刪除所有字符（任何地方）： df.apply(lambda c: c.str.replace('[- "]', '', regex=True))

• 刪除第一個或最后一個匹配字符： df.apply(lambda c: c.str.replace('(^[- "]|[- "]$)', '', regex=True))