pandas.Series.str.replace

Series.str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0) [source]

Замена вхождений шаблона/регулярного выражения в Series/Index на другую строку. Эквивалентно str.replace() или re.sub().

Параметры:

pat : строка или скомпилированное регулярное выражение Строка может быть последовательностью символов или регулярным выражением. Введено в версии 0.20.0: pat также принимает скомпилированное регулярное выражение. repl : строка или вызываемый объект Строка замены или вызываемый объект. Вызываемый объект принимает объект совпадения регулярного выражения и должен вернуть строку замены. См. re.sub(). Введено в версии 0.20.0: repl также принимает вызываемый объект. n : int, по умолчанию -1 (все) Количество замен, которые нужно выполнить с начала case : boolean, по умолчанию None Если True, чувствительно к регистру (значение по умолчанию, если pat является строкой) Установите в значение False для нечувствительности к регистру Не может быть установлено, если pat является скомпилированным регулярным выражением flags : int, по умолчанию 0 (без флагов) Флаги модуля re, например re.IGNORECASE Не может быть установлено, если pat является скомпилированным регулярным выражением

Возвращает:

replaced : Series/Index объектов

Примечания

Когда pat является скомпилированным регулярным выражением, все флаги должны быть включены в скомпилированное регулярное выражение. Использование case или flags со скомпилированным регулярным выражением приведет к ошибке.

Примеры

Когда repl является строкой, каждое pat заменяется так же, как с str.replace(). Значение NaN в Series остается неизменным.

>>> pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace('f', 'b')
0    boo
1    buz
2    NaN
dtype: object

Когда repl является вызываемым объектом, он вызывается для каждого pat с помощью re.sub(). Вызываемый объект должен принимать один позиционный аргумент (объект регулярного выражения) и возвращать строку.

Чтобы понять это:

>>> pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace('f', repr)
0    <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='f'>oo
1    <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='f'>uz
2                                                  NaN
dtype: object

Обратить каждый строчный буквенный символ:

>>> repl = lambda m: m.group(0)[::-1]
>>> pd.Series(['foo 123', 'bar baz', np.nan]).str.replace(r'[a-z]+', repl)
0    oof 123
1    rab zab
2        NaN
dtype: object

Использование групп регулярных выражений (извлечь вторую группу и переключить регистр):

>>> pat = r"(?P<one>\w+) (?P<two>\w+) (?P<three>\w+)"
>>> repl = lambda m: m.group('two').swapcase()
>>> pd.Series(['One Two Three', 'Foo Bar Baz']).str.replace(pat, repl)
0    tWO
1    bAR
dtype: object

Использование скомпилированного регулярного выражения с флагами

>>> regex_pat = re.compile(r'FUZ', flags=re.IGNORECASE)
>>> pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace(regex_pat, 'bar')
0    foo
1    bar
2    NaN
dtype: object