你能在pandas中使用df.str.replace()函数来替换多个值吗？
你能在pandas中使用df.str.replace()函数来替换多个值吗？
我正在使用pandas的df.str.replace()函数，并希望从字符串中删除多个字符。
我正在使用pandas清理CSV文件中的一些交易数据。我有一个列将交易金额存储为Object数据类型。在将其更改为float数据类型之前，我需要删除大于999.99的数字中的$字符和任何,字符。我已经能够一次删除一个字符，但我想知道是否可以传入多个值来进行清理。
df ['Amount'] = df ['Amount'].str.replace(r',','').astype(float)
如果可能的话，我想同时删除'$'和','字符。
pandas提供了df.str.replace()函数来替换数据框中的字符串。在上述代码中，原始数据框df包含一个名为"amount"的列，其中包含以美元符号（$）和逗号（,）表示的金额。问题是如何使用df.str.replace()函数来替换这些符号，并将其转换为浮点数。
解决方法是使用df['amount'].replace()函数，并传入一个字典作为参数。字典中的键是要替换的字符串，值是要替换为的字符串。在这种情况下，要替换的字符串是"$"和","，要替换为的字符串是""（空字符串）。通过将参数regex设置为True，可以确保替换操作应用于整个字符串。这样就可以将"$"和","替换为空字符串。
为了将替换后的字符串转换为浮点数，可以使用astype()函数。astype(float)将替换后的字符串转换为浮点数，并返回一个新的数据框。在上述代码中，通过调用df['amount'].replace({'\$': '', ',': ''}, regex=True).astype(float)，将替换后的字符串转换为浮点数，并将其存储在名为"amount"的新列中。
通过使用这种方法，可以将"$"和","替换为空字符串，并将结果转换为浮点数，从而实现对金额数据的清理和转换。
可以使用pandas的df.str.replace()函数来替换多个值吗？
问题的出现原因：
我们有一个包含特殊字符的列（amount列），其中包含了" $"和","。我们希望通过df.str.replace()函数来替换这些特殊字符。
解决方法：
我们可以使用以下代码来实现：
df.amount.str.replace(r'\$|\,', '').astype(float)
这里的r告诉代码将字符串视为"raw"，\$表示寻找美元符号，|是"或"的符号，\,表示寻找逗号。在\$(美元符号)和\,(逗号)之间使用|（没有空格！）表示同时寻找这两个字符，并将它们替换为方法中的第二个参数（即repl）。
以下是一个我找到的简要说明其他正则表达式字符及其用法的速查表：[正则表达式教程](https://medium.com/factory-mind/regex-tutorial-a-simple-cheatsheet-by-examples-649dc1c3f285)