Warum ersetzt die Pandas-Methode „replace()“ Teilzeichenfolgen nicht?

Fehlerbehebung bei der Pandas-Methode „Replace()“ für DataFrame-Ersetzungen

Bei der Arbeit mit Pandas-DataFrames empfiehlt sich die Verwendung der Methode „replace()“ zum Ersetzen von Werten eine gemeinsame Operation. Manchmal scheint jedoch replace() nicht richtig zu funktionieren, wie das in der Frage dargestellte Szenario zeigt.

In diesem Fall ein DataFrame mit drei Spalten („color“, „second_color“ usw.). 'Wert') wurde erstellt. Das Ziel bestand darin, alle Vorkommen der Zeichenfolge „white“ durch NaN zu ersetzen. Bei Verwendung des Codes df.replace('white', np.nan) blieb der DataFrame jedoch unverändert.

Während die Ursache dieses Problems in der Frage nicht explizit angesprochen wird, konzentriert sich die bereitgestellte Lösung auf eine andere Mögliche Komplikationen bei der Verwendung von replace(): dem Regex-Parameter.

Teilweise Ersetzungen mit regex=True aktivieren

Standardmäßig führt die Methode replace() vollständige Ersetzungssuchen durch. Das bedeutet, dass nur ganze Werte ersetzt werden. Wenn teilweise Ersetzungen gewünscht sind, bei denen Vorkommen einer Teilzeichenfolge ersetzt werden, muss der Regex-Parameter auf „True“ gesetzt werden.

Das Ändern des Codes, um „regex=True“ einzuschließen, behebt das Problem:

<code class="python">df.replace('white', np.nan, regex=True)</code>

Mit regex=True gleicht die Methode replace() die Teilzeichenfolge „weiß“ in den Zellen ab und ersetzt sie durch NaN.

Zusätzliche Überlegungen

Während die bereitgestellte Lösung effektiv ist Behebt das Problem der teilweisen Ersetzung. Es ist jedoch zu beachten, dass die Verwendung von inplace=True zusätzliche Konsequenzen haben kann. Es wird empfohlen, die Auswirkungen einer vorhandenen Änderung eines DataFrame sorgfältig abzuwägen.

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