替换Pandas数据框架中的字符串中的字符

要替换 Pandas 数据框架中字符串中的字符，可以使用 str.replace() 方法。下面是完整攻略及示例：

步骤 1：准备数据

首先，我们需要准备一些待处理的数据。这里我们使用一个包含两列的数据框架，其中一列包含了部分数据。

import pandas as pd

data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux'],
    'B': ['a;b;c', 'd;e;f', 'g;h;i', 'j;k;l', 'm;n;o']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

      A      B
0   foo  a;b;c
1   bar  d;e;f
2   baz  g;h;i
3   qux  j;k;l
4  quux  m;n;o

步骤 2：使用 str.replace() 方法替换字符串中的字符

str.replace() 方法可以接受两个参数，分别是需要替换的字符和用于替换的新字符。这个方法可以直接应用到数据框架中，下面是使用 str.replace() 方法替换数据框架中字符串中的字符的示例代码：

df['B'] = df['B'].str.replace(';', ',')
print(df)

输出结果如下：

      A      B
0   foo  a,b,c
1   bar  d,e,f
2   baz  g,h,i
3   qux  j,k,l
4  quux  m,n,o

在上面的代码中，我们使用 str.replace() 方法将每个字符串中的分号（;）替换为逗号（,），并将其重新赋值给相应的数据框架的列。

需要注意的是，str.replace() 方法返回的是一个新的字符串，而不会修改原始的字符串对象。所以，我们需要使用重新赋值的方式将修改后的字符串赋给原始的数据框架。

另外，str.replace() 方法也支持使用正则表达式进行替换，具体使用方法可以查看官方文档。

综上所述，这就是替换 Pandas 数据框架中字符串中的字符的完整攻略。