Ersetze alle Vorkommen einer Zeichenkette in einem Pandas Datenrahmen (Python)

Question

Ich habe einen Pandas Datenrahmen mit ungefähr 20 Spalten.

Es ist möglich, alle Vorkommen einer Zeichenfolge zu ersetzen (hier ein Newline) durch manuell alle Spaltennamen schreiben:

df['columnname1'] = df['columnname1'].str.replace("\n","<br>") 
df['columnname2'] = df['columnname2'].str.replace("\n","<br>") 
df['columnname3'] = df['columnname3'].str.replace("\n","<br>") 
... 
df['columnname20'] = df['columnname20'].str.replace("\n","<br>") 

Das funktioniert leider nicht:

df = df.replace("\n","<br>") 

Gibt es andere , elegantere Lösung?

Answer 1

Sie können replace verwenden und die Saiten passieren suchen/ersetzen als Dictionary-Schlüssel/Einheiten:

df.replace({'\n': '<br>'}, regex=True) 

Zum Beispiel:

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['1\n', '2\n', '3'], 'b': ['4\n', '5', '6\n']}) 
>>> df 
    a b 
0 1\n 4\n 
1 2\n 5 
2 3 6\n 

>>> df.replace({'\n': '<br>'}, regex=True) 
    a  b 
0 1<br> 4<br> 
1 2<br> 5 
2 3  6<br> 

Answer 2

Es scheint Pandas seine API ändern Mehrdeutigkeiten zu vermeiden hat, wenn Umgang mit Regex. Jetzt sollten Sie verwenden:

df.replace({'\n': '<br>'}, regex=True) 

Zum Beispiel:

>>> df = pd.DataFrame({'a': ['1\n', '2\n', '3'], 'b': ['4\n', '5', '6\n']}) 
>>> df 
    a b 
0 1\n 4\n 
1 2\n 5 
2 3 6\n 

>>> df.replace({'\n': '<br>'}, regex=True) 
    a  b 
0 1<br> 4<br> 
1 2<br> 5 
2 3  6<br> 

Answer 3

Dadurch werden alle Zeilenumbrüche und unecessary Leerzeichen entfernen. Sie können die ‚‘ .join bearbeiten ein Ersatzzeichen angeben

df['columnname'] = [''.join(c.split()) for c in df['columnname'].astype(str)]