Pandas 替换数据框中单元格中的部分文本

这是先前提出并解决的问题的扩展（）

我有一个数据框，其中使用不同的数字代码代替文本字符串，现在我想用文本值替换这些代码。在参考问题（上面的链接）中，它以前使用过regex方法，但现在不再使用了，我不知道.replace方法是否有任何更改

我的数据帧示例：

    col1
0   1,2,3
1   1,2
2   2-3
3   2, 3

我编写的代码行使用需要更改的值字典，然后将regex设置为true

我使用了以下代码：

d={'1'：'a'，'2'：'b'，'3'：'c'}
df['col2']=df['col1'].replace（d，regex=True）

我得到的结果是：

    col1    col2
0   1,2,3    a,2,3
1   1,2      a,2
2   2-3      b-3
3   2, 3     b, 3

鉴于，我期望：

    col1    col2
0   1,2,3    a,b,c
1   1,2      a,b
2   2-3      b-c
3   2, 3     b, c

或者：

    col1
0   a,b,c
1   a,b
2   b-c
3   b, c

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在过去1年中，.replace方法是否有任何更改？还是我做错了什么？之前我写的代码也能工作，但现在不行了。

好的，经过一些实验后，我发现对于单元格中的每个代码（数字），我都需要一个正则表达式替换语句，例如：

df.replace({'col1': r'1'}, {'col1': 'a'}, regex=True, inplace=True)
df.replace({'col1': r'2'}, {'col1': 'b'}, regex=True, inplace=True)
df.replace({'col1': r'3'}, {'col1': 'c'}, regex=True, inplace=True)

其结果是：

    col1
0   a,b,c
1   a,b
2   b-c
3   b, c

这只是一个解决办法，因为它将覆盖现有列，但在我的情况下，它是有效的，因为我的主要目标是用值替换代码