Pandas替换DataFrame中SQL的CURRENT_DATE()残留括号问题

替换结果出现多余括号的核心原因：你开启了regex=True正则匹配模式，此时正则规则里的()是代表捕获分组的特殊元字符，你传入的匹配串CURRENT_DATE()作为正则表达式时，不会把末尾的()识别为需要匹配的普通文本字符，实际仅匹配到SQL里的CURRENT_DATE字段名部分，原字符串里残留的()没有被替换，就会拼在新的日期表达式末尾，出现CAST('2022-06-29' AS DATE)()的异常结果。
另外你贴的初始代码还有两处会直接导致运行报错的问题：

• 构造DataFrame时存储SQL的列名为Script，替换操作时写的df['Column']列名不存在，会触发KeyError
• 定义SQL字符串时没有转义内部的单引号，直接写'2022-06-01'会触发Python语法错误

方案1：关闭正则匹配（推荐，逻辑最简单） #

如果不需要用正则实现复杂匹配规则，直接将regex参数设为False，会按照普通字符串做精确全量替换，不会把括号识别为特殊字符，从根源避免转义问题。
修正后可直接运行的代码：

import pandas as pd
# 修正原始数据构造的语法问题：转义SQL内单引号、列名对齐
data_dict = {
    'Table Name': 'Null',
    'Script': "SELECT ID FROM TABLE 1 WHERE CAST(datepartion) BETWEEN '2022-06-01' AND CURRENT_DATE()"
}
df = pd.DataFrame(data_dict)

date = '2022-06-29'
date_ = f"CAST('{date}' AS DATE)"

# 关闭正则做普通字符串替换，直接赋值回原列（高版本pandas不推荐用inplace=True）
df['Script'] = df['Script'].replace('CURRENT_DATE()', date_, regex=False)

执行后对应SQL的替换结果完全符合预期：
SELECT ID FROM TABLE 1 WHERE CAST(datepartion) BETWEEN '2022-06-01' AND CAST('2022-06-29' AS DATE)

方案2：保留正则模式时转义特殊字符 #

如果后续需要搭配正则做其他复杂匹配逻辑，必须开启regex=True，需要对模式里的特殊括号字符做转义，在括号前加反斜杠告诉正则引擎这是需要匹配的普通字符：

# 正则模式下用\转义括号，建议加r前缀标记为原生字符串避免转义冲突
df['Script'] = df['Script'].replace(r'CURRENT_DATE\(\)', date_, regex=True)

该写法的替换效果和方案1完全一致，不会出现残留括号的问题。

提示：pandas 1.5.0之后的版本已经逐步标记Series字符串操作的inplace=True参数为弃用状态，直接将替换结果赋值回原列的写法兼容性更好，不会出现版本适配问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ReinholdN