本文主要是介绍Python之replace()方法失效，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1.背景

Titanic存活率预测案例：

# 读取数据
df_train = pd.read_csv("./data/train.csv")
df_train.head()

OUT：

乘客姓名重复度太低，不适合直接使用。而姓名中包含Mr. Mrs. Dr.等具有文化特征的信息，可将之抽取出来：

# 定义一个抽取方法
def GetMiddleStr(content):
    startStr = ','
    endStr = '.'
    startIndex = content.index(startStr)
    if startIndex>=0:
        startIndex += len(startStr)
    endIndex = content.index(endStr)
    content = content[startIndex:endIndex]
    return content

df_train["Name"] = df_train["Name"].apply(GetMiddleStr)
df_train['Name'].unique()

OUT：

array([' Mr', ' Mrs', ' Miss', ' Master', ' Don', ' Rev', ' Dr', ' Mme',
       ' Ms', ' Major', ' Lady', ' Sir', ' Mlle', ' Col', ' Capt',
       ' the Countess', ' Jonkheer'], dtype=object)

通过replace()方法将上面得到的头衔缩小类别。

2.BUG复现

df_train["Name"] = df_train["Name"].replace(['Lady','the Countess','Capt','Col',\
                                                'Don','Dr','Major','Rev','Sir',\
                                                'Jonkheer','Dona'],'Rare')
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace('Mlle','Miss')
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace('Ms','Miss')
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace('Mme','Mrs')

df_train['Name'].unique()

OUT：

array([' Mr', ' Mrs', ' Miss', ' Master', ' Don', ' Rev', ' Dr', ' Mme',
       ' Ms', ' Major', ' Lady', ' Sir', ' Mlle', ' Col', ' Capt',
       ' the Countess', ' Jonkheer'], dtype=object)

3.原因

在Python中字符串是immutable对象，是不可变对象。所以string使用replace需要重新赋值，生成一个新的对象。（即replace函数返回一个新值，不改变原来str的值，所以输出的仍为原结果）

4.解决

不能直接调用replace()，需要转为字符串，才可以对元素的部分内容进行修改

df_train["Name"] = df_train["Name"].str.replace('Mlle','Miss')

但是此方法代码中传入replace“被替换的值”不支持传入列表，仅支持传入单个字符串

如，以下代码将会报错：

df_train["Name"] = df_train["Name"].str.replace(['Lady','the Countess','Capt','Col',\
                                                'Don','Dr','Major','Rev','Sir',\
                                                'Jonkheer','Dona'],'Rare')

这篇关于Python之replace()方法失效的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！