DataFrame中使用.replace()无法替换分号问题求助

嘿，我来帮你搞定这个替换无效的问题！你的代码之所以没效果，主要有两个核心原因：

问题根源 #

1. Python字符串是不可变类型：i.replace(';', ' ')会生成一个新的字符串，但你只是执行了这个操作，没有把新字符串存回原DataFrame的dateTime列里，原数据自然不会有任何变化。
2. 用for循环遍历pandas列效率极低：pandas是为矢量化操作设计的，循环处理单个元素不仅速度慢，还容易出现遗漏赋值的问题。

正确解决方案（强烈推荐） #

直接使用pandas内置的str.replace方法，这是专门针对字符串列的矢量化操作，一行代码就能彻底解决问题：

excel_file['dateTime'] = excel_file['dateTime'].str.replace(';', ' ')

这个方法会自动遍历dateTime列的每一个元素，执行分号替换为空格的操作，并且直接把结果赋值回原列，真正修改DataFrame的原始数据。

如果非要用循环实现（不推荐） #

如果你坚持想用循环完成（不建议在大数据量场景下使用），需要通过索引把替换后的值明确存回DataFrame：

for idx, value in excel_file['dateTime'].items():
    excel_file.loc[idx, 'dateTime'] = value.replace(';', ' ')

替换后效果示例 #

完成操作后，你的dateTime列数据会变成：

11-06-18 18-06-18 18-09-18 14-06-18 20-06-18 13-06-18 21-06-18 19-06-18 19-06-18 20-06-18 11-06-18 22-06-18

内容的提问来源于stack exchange，提问作者robsanna