如何使用Pandas永久替换DataFrame指定列中的相同字符串

问题原因 #

你遇到的问题来自几个常见的pandas使用误区：

• 参数拼写错误：你写的inlace = True属于拼写错误，正确的参数名是inplace=True，pandas会自动忽略无法识别的无效参数，所以你的修改没有作用到原数据集上。
• 未指定替换列：你直接对整个DataFrame调用replace方法，会扫描所有列的内容执行替换逻辑，很容易误修改其他列的数值，这就是你原本的SLL变成UCL的核心原因。
• 不必要的正则模式：你要替换的是固定的完整字符串"SLL"，不需要开启regex=True，开启正则模式后反而可能触发意料之外的子串匹配，导致其他内容被误改。

正确实现方式 #

如果你需要生成新的数据集、不改动原始数据，用以下写法：

# 仅对competitions列执行完全匹配替换
messi_dataset['competitions'] = messi_dataset['competitions'].replace("SLL", "League")

如果你需要直接修改原数据集，用以下写法：

messi_dataset['competitions'].replace("SLL", "League", inplace=True)

如果你的场景确实需要正则匹配（比如要匹配前后附带其他字符的"SLL"子串），再额外添加regex=True参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者George Zambrano