Python：替换含特定字符串列的值时赋值报错，如何解决？

问题背景 #

需要找到名称包含year/month/day的DataFrame列，替换其值后重新赋值给该列。直接使用列筛选表达式赋值时触发语法错误，但硬编码具体列名时运行正常，希望实现无需写死列名的动态赋值。

错误代码与报错信息 #

错误代码：

df[df.columns[df.columns.str.contains('year/month/day')]].squeeze()=df[df.columns[df.columns.str.contains('year/month/day')]].squeeze().str.replace('year','-').str.replace('month','-').str.replace('day','')
print(df)

报错信息：

SyntaxError: cannot assign to function call here. Maybe you meant '==' instead of '='?

可行解决方法 #

方法1：先获取匹配列名再赋值（支持多列匹配） #

先提取所有符合条件的列名，再直接对这些列进行赋值操作：

# 获取所有包含指定字符串的列名
target_cols = df.columns[df.columns.str.contains('year/month/day')]
# 对匹配列执行替换并赋值
df[target_cols] = df[target_cols].squeeze().str.replace('year','-').str.replace('month','-').str.replace('day','')

方法2：单列场景下提取列名字符串赋值 #

如果确定只有一列符合条件，可以直接提取列名字符串后赋值：

# 获取目标列名（取第一个匹配的列）
target_col = df.columns[df.columns.str.contains('year/month/day')][0]
# 对该列执行替换并赋值
df[target_col] = df[target_col].str.replace('year','-').str.replace('month','-').str.replace('day','')

示例验证 #

输入DataFrame #

import pandas as pd
data = {
    'birthday_year/month/day': ['2023year5month2day', '2019year6month29day'],
    'name': ['Jack', 'Lauren']
}
df = pd.DataFrame(data)

处理后输出 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lara19