Python Pandas如何批量替换多个DataFrame中的相同字符串

• 替换规则可直接封装为字典传入replace方法，无需逐行编写单条替换语句。Pandas原生支持键值对形式的批量替换映射，单次调用即可完成全量规则匹配，比多次调用replace的执行效率更高。
  统一规则定义示例：

  # 星期全称转缩写的统一替换映射
  week_replace_map = {
      'Monday': 'Mon',
      'Tuesday': 'Tue',
      'Wednesday': 'Wed',
      'Thursday': 'Thu',
      'Friday': 'Fri',
      'Saturday': 'Sat',
      'Sunday': 'Sun'
  }
  

• 多个替换规则完全一致的DataFrame可以通过列表遍历批量处理，无需为每个DataFrame重复编写替换逻辑。
  批量处理示例：

  # 一次性完成两个DataFrame的替换操作
  df_Final_hours, df_Final_traffic = [
      df.replace(week_replace_map, regex=True) 
      for df in [df_Final_hours, df_Final_traffic]
  ]
  

优化后代码从原有的14行重复逻辑压缩为10行以内，后续如果需要调整替换规则，仅需修改week_replace_map一处配置即可，不需要分别修改两个DataFrame的处理代码，维护成本更低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt