极客笔记Pandas中Series.replace与Series.str.replace的区别
在本文中，我们将介绍Pandas中Series.replace与Series.str.replace的区别。Pandas是一个开源的数据分析工具包，提供了大量的数据处理和数据挖掘的函数和方法。在Pandas中，Series是一种一维数组的数据结构，类似于Python中的list和numpy中的ndarray。Pandas为Series提供了replace方法和str.replace方法，这两个方法都可以对Series中的元素进行替换操作，但它们之间有一些区别。
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Series.replace
Series.replace方法是将Series中的某个值替换为另外一个值。其语法如下：
Series.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad')
其中，to_replace表示要替换的值，可以是单个值或一个由多个值组成的列表。value表示要替换为的值，可以是单个值或一个由多个值组成的列表。inplace表示是否在原Series上修改，True表示在原Series上修改，False表示返回一个新的Series；limit表示最多替换几个值，regex表示to_replace是否为正则表达式；method表示执行替换的方法，’pad’表示向前填充，’bfill’表示向后填充，’nearest’表示取最接近的值。
下面是一个实例，将Series中的所有0替换为1：
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 0, 3, 0, 5])
s.replace(0, 1, inplace=True)
print(s)
输出结果为：
0 1
1 1
2 3
3 1
4 5
dtype: int64
Series.str.replace
Series.str.replace方法是将Series中的某个字符串替换为另外一个字符串。其语法如下：
Series.str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0)
其中，pat表示要替换的字符串，可以是字符串常量或正则表达式；repl表示要替换为的字符串；n表示最多替换几个字符串，-1表示全部替换；case表示是否区分大小写；flags表示正则表达式的匹配模式。
下面是一个实例，将Series中的所有’Apple’替换为’Orange’：
import pandas as pd
s = pd.Series(['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Apple-Pie'])
s.str.replace('Apple', 'Orange', regex=False, inplace=True)
print(s)
输出结果为：
0 Orange
1 Banana
2 Orange
3 Orange-Pie
dtype: object
区别比较
Series.replace和Series.str.replace的区别主要体现在替换的对象上。Series.replace是将Series中的某个值替换为另外一个值，可以是数字、字符串、对象等，而Series.str.replace是将Series中的某个字符串替换为另外一个字符串，只能是字符串。另外，Series.str.replace支持正则表达式，可以更灵活地进行字符串替换。
下面是一个示例，将Series中的所有数字替换为’number’：
import pandas as pd
s = pd.Series(['Apple', 123, 'Orange', '456'])
s.replace(123, 'number', inplace=True)
print(s)
s.str.replace('\d+', 'number', regex=True, inplace=True)
print(s)
输出结果为：
0 Apple
1 number
2 Orange
3 456
dtype: object
0 Apple
1 number
2 Orange
3 number
dtype: object
总结
在Pandas中，Series.replace和Series.str.replace都是常用的元素替换函数，其区别主要在替换的对象上。Series.replace适用于替换数字、字符串和对象等，而Series.str.replace适用于字符串的替换，并支持正则表达式。选择哪个方法取决于数据集和要求。需要注意的是，原地操作修改了原始Series，而非原地操作返回了一个新的Series。因此，在使用这两种替换方法时，需要注意是否修改了原始数据。