`Series.str.replace()`

Метод Series.str.replace() заменяет вхождения подстроки или регулярного выражения в каждом элементе строкового Series на новую строку.

Сигнатура

Series.str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=False)

Параметры

pat — что искать: строка или регулярка.
repl — замена (строка или функция).
n — максимум замен (-1 = все).
regex — интерпретировать pat как regex.
case — учитывать регистр (только с regex=True).

Возвращаемое значение

Новый Series той же длины.

Примеры

Пример 1. Простая замена

import pandas as pd

s = pd.Series(["temp_22.5", "temp_23.0"])
print(s.str.replace("temp", "T"))

0    T_22.5
1    T_23.0
dtype: object

Пример 2. Удаление символов

import pandas as pd

s = pd.Series(["22.5°C", "23.0°C"])
print(s.str.replace("°C", ""))

0    22.5
1    23.0
dtype: object

Пример 3. Регулярное выражение

import pandas as pd

s = pd.Series(["sensor_01_temp", "sensor_02_hum"])
print(s.str.replace(r"sensor_\d+_", "", regex=True))

0    temp
1     hum
dtype: object

Пример 4. Только первое вхождение

import pandas as pd

s = pd.Series(["aa-bb-cc"])
print(s.str.replace("-", "/", n=1))

0    aa/bb-cc
dtype: object

Пример 5. Замена через функцию (regex=True)

import pandas as pd

s = pd.Series(["x=5", "x=10"])
result = s.str.replace(
    r"\d+",
    lambda m: str(int(m.group()) * 2),
    regex=True,
)
print(result)

0     x=10
1    x=20
dtype: object

См. также

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации Pandas (https://pandas.pydata.org/docs/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.