pandas.Series.str.replace

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

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

Параметры:	pat : string or compiled regex Строка может быть последовательностью символов или регулярным выражением. Введено в версии 0.20.0: pat также принимает скомпилированное регулярное выражение. repl : string or callable Строка замены или вызываемая функция. Вызываемая функция получает объект совпадения регулярного выражения и должна вернуть строку замены. См. re.sub(). Введено в версии 0.20.0: repl также принимает вызываемую функцию. n : int, default -1 (all) Количество замен, выполняемых с начала case : boolean, default None Если True, чувствительно к регистру (по умолчанию, если pat — строка) Установите в False для нечувствительности к регистру Не может быть установлено, если pat — скомпилированное регулярное выражение flags : int, default 0 (no flags) Флаги модуля re, например re.IGNORECASE Не может быть установлено, если pat — скомпилированное регулярное выражение regex : boolean, default True Если True, предполагается, что переданный шаблон — регулярное выражение. Если False, шаблон обрабатывается как строка. Не может быть установлено в False, если pat — скомпилированное регулярное выражение или repl — вызываемая функция. Введено в версии 0.23.0.
Возвращает:	Series или Index объекта Копия объекта со всеми совпадающими вхождениями pat заменёнными на repl.
Возбуждает:	ValueError если regex равно False, а repl — вызываемая функция или pat — скомпилированное регулярное выражение если pat — скомпилированное регулярное выражение, и case или flags установлены

Примечания

Когда pat — скомпилированное регулярное выражение, все флаги должны быть включены в скомпилированное регулярное выражение. Использование case, flags, или regex=False со скомпилированным регулярным выражением вызовет ошибку.

Примеры

Когда pat — строка и regex — True (по умолчанию), указанное pat компилируется как регулярное выражение. Когда repl — строка, она заменяет совпадающие шаблоны регулярных выражений как с re.sub(). Значение NaN в Series остаются неизменными:

>>> pd.Series(['foo', 'fuz', np.nan]).str.replace('f.', 'ba', regex=True)
0    bao
1    baz
2    NaN
dtype: object

Когда pat — строка и regex — False, каждое pat заменяется на repl как с str.replace():

>>> pd.Series(['f.o', 'fuz', np.nan]).str.replace('f.', 'ba', regex=False)
0    bao
1    fuz
2    NaN
dtype: object

Когда repl — вызываемая функция, она вызывается для каждого pat с использованием re.sub(). Вызываемая функция должна принимать один позиционный аргумент (объект регулярного выражения) и возвращать строку.

Для понимания:

>>> 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

Инвертировать каждое слово из строчных букв:

>>> 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 изменить 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