pandas.Series.str.replace

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

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

Параметры:	pat : str or compiled regex Строка может быть последовательностью символов или регулярным выражением. Новое в версии 0.20.0: pat также принимает скомпилированное регулярное выражение. repl : str or callable Строка замены или вызываемая функция. Вызываемая функция получает объект совпадения регулярного выражения и должна возвращать строку замены. См. re.sub(). Новое в версии 0.20.0: repl также принимает вызываемую функцию. n : int, default -1 (all) Число замен, которые нужно выполнить с начала. case : bool, default None Если True, чувствителен к регистру (по умолчанию, если pat - строка) Установить в False для выполнения замены без учета регистра 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 : bool, default True Если True, предполагает, что переданный шаблон является регулярным выражением. Если False, обрабатывает шаблон как строку. Не может быть установлено в False, если pat - скомпилированное регулярное выражение или repl - вызываемая функция. Новое в версии 0.23.0.
Возвращает:	Series или Index объекта Копия объекта со всеми совпадениями pat заменёнными на repl.
Возможные исключения:	ValueError если regex равно False и repl - вызываемая функция или pat - скомпилированное регулярное выражение если pat - скомпилированное регулярное выражение и case или flags установлены

Примечания

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

Примеры

Когда pat - строка и regex равно True (по умолчанию), заданное pat компилируется как регулярное выражение. Когда repl - строка, она заменяет совпадающие шаблоны регулярных выражений, как с re.sub(). Значение(я) NaN в Series остаются без изменений:

>>> 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 равно False, каждое pat заменяется на repl как в 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.

Чтобы понять:

>>> 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 буквенный слово с маленькой буквы:

>>> 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

>>> import re
>>> 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