使用正则表达式修改DataFrame：整行替换需求及问题排查

你的问题核心是当前代码只替换了字符串中的匹配子串，而非整行内容，解决思路有两种：

方法一：修改正则匹配整行 #

调整正则表达式，让它匹配包含目标模式的整个字符串，这样replace就会替换整行：

df.replace(to_replace=r'.*[Gg]eramny.*', value='Berlin', regex=True)

解释：.*表示匹配任意长度的任意字符，前后拼接后就能匹配包含[Gg]eramny的整行文本，替换后整行直接变为Berlin。

方法二：布尔索引直接赋值（更直观） #

先筛选出包含目标模式的行，再直接赋值，逻辑更清晰：

# 替换成你的实际列名，比如'address'
df.loc[df['address'].str.contains(r'[Gg]eramny', regex=True), 'address'] = 'Berlin'

另外注意：你的正则写的是[Gg]eramny，但源字符串里是germany，可能是拼写失误，如果要匹配正确的德国拼写，把正则改成[Gg]ermany即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tim_v