替换pandas中整个数据帧中包含子字符串的整个字符串

Question

我想替换包含特定子字符串的所有字符串。例如，如果我有这个数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_1': ['abc', 'abc123', 'abc456'], 
               'col_2': ['abc123', '123', 'abc456']})

我想用如下字符串“test”替换包含'abc123'的字符串：

df = pd.DataFrame({'col_1': ['abc', 'test', 'abc456'], 
               'col_2': ['test', '123', 'abc456']})

我试过：

df.loc[df['col_1'].str.contains('abc123',na=False), 'col_1'] = 'test'

但它一次只能处理一个col，我要处理数百个col。我怎么能一次成功呢

Answer 1

注意，由于您在问题中提到了“substring”，我将示例更改为包含zzabc123zz，但您提供的示例没有显示该用例

可以将^{}与正则表达式一起使用

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'col_1': ['abc', 'abc123', 'abc456'],
                   'col_2': ['abc123', '123', 'zzabc123zz']})

df.replace(re.compile('.*abc123.*'), 'test', inplace=True)
print(df)

输出

    col_1  col_2
0     abc   test
1    test    123
2  abc456   test

Answer 2

另一个版本使用str.contains，其中^{}对象数据类型来自df和^{}列来执行str，最后包含^{}和^{}：

m=df.select_dtypes('O')
df[m.columns]=m.mask(m.stack(dropna=False).str.contains('abc123',na=False).unstack(),'test')
print(df)

---

    col_1   col_2
0     abc    test
1    test     123
2  abc456  abc456