使用regex替换Pandas数据框架中的值

使用regex（正则表达式）替换Pandas数据框架中的值是一项非常常见的任务。 下面是一份完整的攻略，以便快速有效地完成这项任务。

步骤1：导入模块
在开始任务之前，你需要导入必要的模块。通常会用到的是pandas和re。

import pandas as pd
import re

步骤2：创建数据框
此步骤中，我们将为演示创建一个简单的数据框。

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mary', 'Alex', 'Jessica'],
        'Age': [25, 18, 36, 21, 28],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Beijing', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

步骤3：使用正则表达式替换值
首先，我们需要确定要替换的值。 在这个例子中，我们将使用正则表达式将所有以“J”开头的名字替换为“Jack”。

df['Name'] = df['Name'].str.replace('^J', 'Jack', regex=True)

这里有几个要点需要注意：

• 在str.replace()方法中，我们可以使用regex=True强制使用正则表达式。
• ^J用于匹配以“J”开头的字符串。此处的“^”代表“从字符串开头匹配”，而“J”表示要匹配的字符。
• 'Jack'是要用于替换匹配项的字符串。
• 在完成替换之后，新的字符串将被分配回DateFrame中的“Name”列。

步骤4：完成
现在，我们已经成功地在Pandas数据框架中使用了regex替换。你可以通过打印数据框来查看结果。

print(df)

输出:

      Name  Age      City
0     Jack   25  New York
1     Jane   18     Paris
2     Mary   36    London
3     Alex   21   Beijing
4  Jessica   28    Sydney

在这个例子中，我们使用regex替换了Pandas数据框架中的一列。但是，你也可以使用类似的方法，将替换扩展到整个数据框中的多列。