Pandas数据列字符串替换问题：str.replace方法未生效

核心问题 #

执行df['Salary Estimate'].str.replace(' (Glassdoor est.)', '',regex=True)后原数据没变化，本质是两个原因：

• 未将替换后的结果赋值回原DataFrame列，str.replace默认返回新Series，不会修改原数据
• 正则表达式中的()是特殊分组符号，直接写入会导致匹配失效

可行解决方案 #

方案1：关闭正则模式，直接匹配字符串

无需处理正则特殊字符，直接匹配目标文本：

df['Salary Estimate'] = df['Salary Estimate'].str.replace(' (Glassdoor est.)', '', regex=False)

方案2：转义正则特殊字符

若需保留正则模式，把括号转义为普通字符：

df['Salary Estimate'] = df['Salary Estimate'].str.replace('\(Glassdoor est.\)', '', regex=True)

进阶处理（适配格式差异）

如果部分行的空格数量不一致，用\s*匹配任意空格：

df['Salary Estimate'] = df['Salary Estimate'].str.replace('\s*\(Glassdoor est.\)', '', regex=True)

效果验证 #

处理后：

• 原内容$53K-$91K (Glassdoor est.)会变为$53K-$91K
• 原内容-1保持不变

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shubh Pundir