无法替换包含$inpandas列的字符串

我有一个 dataframe

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[5, '12$sell', '1$sell']})

我想从b列替换$ sell.

所以我尝试了replace()下面的方法

df['b'] = df['b'].str.replace("$sell","")

但它不会替换给定的字符串,它给我与原始数据帧相同的数据帧.

当我使用它时,它正在工作 apply

df['b'] = df['b'].apply(lambda x: str(x).replace("$sell",""))

所以我想知道为什么它在以前的情况下不起作用？

注意:我尝试只更换$,令人震惊的是它有效.

它是正则表达式元字符(字符串结尾),转义它或添加参数regex=False:

df['b'] = df['b'].str.replace("\$sell","")
print (df)
   a    b
0  1  NaN
1  2   12
2  3    1

df['b'] = df['b'].str.replace("$sell","", regex=False)

如果还想要值5,什么是数字,请使用Series.replaceregex = True替换子字符串 - 不触及数值:

df['b'] = df['b'].replace("\$sell","", regex=True)

print (df['b'].apply(type))
0    
1    
2    
Name: b, dtype: object

或者将所有列数据转换为字符串:

df['b'] = df['b'].astype(str).str.replace("$sell","", regex=False)

print (df['b'].apply(type))
0    
1    
2    
Name: b, dtype: object

如果没有可能的缺失值,为了获得更好的性能,请使用list comprehension:

df['b'] = [str(x).replace("$sell","") for x in  df['b']]

print (df)
   a   b
0  1   5
1  2  12
2  3   1