pandas dataframe日期列00开头年份使用replace替换无效果如何解决

• 未明确指定操作列：原始写法对全表执行正则替换，非字符串类型的列（如datetime类型的date_2、date_3）不会被正则匹配命中，若date_1实际为自动解析的日期类型而非字符串类型，也会导致替换失效，可执行print(my_df['date_1'].dtype)确认列类型，输出为object才是字符串类型。
• 正则规则不严谨：原始写法没有锚定年份位置，若字符串其他位置出现0020会被误替换。

方案1：date_1为字符串类型（推荐，仅操作目标列性能更高） #

使用pandas字符串列专用的str.replace方法，锚定字符串开头匹配年份前缀：

my_df['date_1'] = my_df['date_1'].str.replace(r'^0020', '2020', regex=True)

方案2：date_1为datetime类型 #

先转成字符串做替换，再转回日期格式：

import pandas as pd
my_df['date_1'] = pd.to_datetime(my_df['date_1'].astype(str).str.replace(r'^0020', '2020'))

方案3：需全表所有字符串列替换 #

如果要对所有字符串列的0020前缀做统一替换，使用全表replace的正确写法：

my_df = my_df.replace(to_replace=r'^0020', value='2020', regex=True)

替换完成后可直接打印my_df['date_1']验证修改结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Priya Chauhan