Pandas字符串replace无法替换所有匹配项的问题排查

首先创建了如下DataFrame：

import pandas as pd
dfsupport = pd.DataFrame({'Date': ['8/12/2020','8/12/2020','13/1/2020','24/5/2020','31/10/2020','11/7/2020','11/7/2020'],
                          'Category': ['Table','Chair','Cushion','Table','Chair','Mats','Mats'],
                          'Sales': ['1 table','3chairs','8 cushions','3Tables','12 Chairs','12Mats','4Mats'],
                          'Paid': ['Yes','Yes','Yes','Yes','No','Yes','Yes',],
                          'Amount': ['93.78','$51.99','44.99','38.24','£29.99','29 only','18']
                          })

尝试用以下代码替换Amount列中的$和£符号，但未生效：

patternv='|'.join(['$', '£'])
dfsupport['Amount'] = dfsupport['Amount'].str.replace(patternv,'')

执行后，$51.99和£29.99仍未被替换，结果如下：

Date Category       Sales Paid   Amount
0   8/12/2020    Table     1 table  Yes    93.78
1   8/12/2020    Chair     3chairs  Yes   $51.99
2   13/1/2020  Cushion  8 cushions  Yes    44.99
3   24/5/2020    Table     3Tables  Yes    38.24
4  31/10/2020    Chair   12 Chairs   No   £29.99
5   11/7/2020     Mats      12Mats  Yes  29 only
6   11/7/2020     Mats       4Mats  Yes       18
         Date Category      Sales Paid  Amount
1   8/12/2020    Chair    3chairs  Yes  $51.99
4  31/10/2020    Chair  12 Chairs   No  £29.99 

疑问：参考相关方案后问题仍存在，请问这是为什么？

问题根源 #

$是正则表达式中的特殊元字符，它代表匹配字符串的结尾位置。当你直接把$放进正则模式里时，Python的正则引擎不会把它当成普通的美元符号处理，自然匹配不到$51.99里的$，所以替换失败。而£没有特殊正则含义，问题核心出在$的转义上。

解决方法 #

方法1：转义特殊字符

对$进行转义，由于Python字符串中反斜杠需要二次转义，所以要写成\\$：

patternv='|'.join(['\\$', '£'])
dfsupport['Amount'] = dfsupport['Amount'].str.replace(patternv,'')

方法2：关闭正则匹配模式

使用str.replace的regex=False参数，直接按普通字符串替换，无需考虑正则特殊字符：

# 逐个替换
dfsupport['Amount'] = dfsupport['Amount'].str.replace('$', '', regex=False)
dfsupport['Amount'] = dfsupport['Amount'].str.replace('£', '', regex=False)

# 批量替换写法
for symbol in ['$', '£']:
    dfsupport['Amount'] = dfsupport['Amount'].str.replace(symbol, '', regex=False)

执行任意一种方法后，$51.99会变为51.99，£29.99会变为29.99，达到预期效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dan