python：使用 df.replace 处理区分大小写的更好方法

Question

我有以下代码来替换我的数据框中的文本 - dfMSR。

oldtxts = ['NA', 'na']
newtxt = 'N/A'
for oldtxt in oldtxts:
    if oldtxt in dfMSR.values: 
        dfMSR = dfMSR.replace(oldtxt, newtxt, regex=True)
    else: 
        print("\nNo {oldtxt} in Dataframe") 

有没有更好的方法来替换所有案例场景而不用拼写出来或将数据框中所有文本的大小写更改为大写或小写？在上面的代码中，如果用户写了'Na'，它不会被替换，因为我没有将它包含在oldtxts中。

编辑：添加示例数据和所需输出

dfMSR = pd.DataFrame({'A':['NA','na','O', '', 'N/A'],
          'B':['Anna','E','NA', 'Z', 'Na']})

想要的输出：

    A   B
0   N/A Anna
1   N/A E
2   O   N/A
3       Z
4   N/A N/A



Thanks

Answer 1

你可以使用str.replace的case参数，因为你提到了regex=True

dfMSR.apply(lambda x: x.astype(str).str.replace(r'\bna\b', 'N/A', regex=True,case=False))

请注意，如果它不是基于 Regex 的，它将无法工作

输出：

import pandas as pd
dfMSR = pd.DataFrame({'A':['NA','na','O', '', 'N/A'],
          'B':['Anna','E','NA', 'Z', 'Na']})
dfMSR
     A     B
0   NA  Anna
1   na     E
2    O    NA
3          Z
4  N/A    Na
dfMSR.apply(lambda x: x.astype(str).str.replace(r'\bna\b', 'N/A', regex=True,case=False))
     A     B
0  N/A  Anna
1  N/A     E
2    O   N/A
3          Z
4  N/A   N/A

Answer 2

您可以将str.lower() 与.replace 链接起来，而且您无需测试if 条件，因为它在替换中隐式完成：

dfMSR = dfMSR.apply(lambda x: x.str.lower()).replace(oldtxt, newtxt, regex=True)

在示例情况下，它看起来像这样：

pd.DataFrame({'A':['NA','na','O'],
          'B':['X','E','NA']}).apply(lambda x: x.str.lower()).replace('na','N/A',regex=True)