如何解决Pandas列用replace删除•字符后仍可检测到该字符的问题

Pandas 中Series.replace()方法默认执行全值匹配逻辑，仅当单元格的完整内容完全等于你指定的u'•'字符时才会触发替换，若圆点只是单元格字符串中的一部分，默认配置下不会做子串替换，这就是你执行替换后仍能检测到该字符的原因。

• 方案一：为replace方法开启正则匹配参数
  开启regex=True后replace会按子串规则匹配替换，修改代码如下：

users_df['LASTNAME_TEST'] = users_df['LASTNAME'].replace(u'•', '', regex=True)

• 方案二：使用字符串专用的str.replace方法
  Pandas 字符串类型列的str访问器下的replace方法默认就是子串匹配，更适配这类场景，建议优先使用：

# 加regex=False明确传入的是普通字符串，避免特殊符号被当作正则规则解析
users_df['LASTNAME_TEST'] = users_df['LASTNAME'].str.replace(u'•', '', regex=False)

不需要循环遍历，可以直接用内置方法快速统计剩余包含目标字符的单元格数量：

# na=False是忽略空值避免报错
print(users_df['LASTNAME_TEST'].str.contains(u'•', na=False).sum())

输出结果为0即说明所有圆点都已被清理完成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bob