如何在多列DataFrame中批量查找并替换指定字符串？

首先纠正你原代码里的一个问题：你写的for i in df['name of column']是在遍历该列的每个元素，不是列名，这样循环里的df[i]会把元素当作列名去查找，大概率会报错，因为这些元素不是你的DataFrame列名。

针对200多列的批量处理，有几种高效的方法：

方法1：直接对整个DataFrame批量处理 #

Pandas的replace方法支持直接对整个DataFrame应用正则替换，不需要循环列，这是最高效的方式：

import numpy as np
import pandas as pd

# 直接对所有列执行替换，正则可简化为^\w+$（\w等价于字母、数字、下划线）
df.replace(r'^\w+$', np.NaN, regex=True, inplace=True)

方法2：只处理字符串类型的列 #

如果你的DataFrame里有数值型列，没必要对它们做替换操作，可以先筛选出字符串类型（object dtype）的列再处理：

# 筛选出所有object类型的列
string_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
# 仅对这些列执行替换
df[string_columns] = df[string_columns].replace(r'^\w+$', np.NaN, regex=True)

方法3：循环列名处理（不推荐，效率较低） #

如果你习惯用循环的方式，要注意遍历的是列名而不是列元素：

for col_name in df.columns:
    df[col_name].replace(r'^\w+$', np.NaN, regex=True, inplace=True)

这种方法逐列处理，效率不如前两种矢量化操作，适合需要在循环里加额外逻辑的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hossein Amini