Python 2.7 .replace不从数据中删除字符

我有一个熊猫数据框，在某些地方带有字符

“

（Python 2.7）。 我想从数据中删除所有的

“

。我使用以下方法：

data_frame.replace(to_replace'"', value = '')

但是，数据帧保持不变，操作不会发生。

---

如果您能提供有关问题所在的任何建议，我们将不胜感激。

请将

就地

标志设置为

真

，或者将输出重新分配回

数据帧

：

data_frame.replace(to_replace'"', value = '', inplace=True)

或

---

replace

函数返回带有替换数据的新数据帧。尝试：

data_frame = data_frame.replace(to_replace='"', value='')

---

您需要使用

系列的
str.replace
方法

因此：

foo
作为列的名称

> df
    foo
0  "bar"

> df.foo.str.replace('"', '')
0    bar
Name: foo, dtype: object

如果你有很多专栏，但是@jezrael答案更好，我想：

for s in df:
    if df[s].dtype == "object": # to avoid converting non-string column into string
        df.loc[:,s] = df.loc[:,s].str.replace('"', '')

您可以尝试使用
regex=True
：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ItemID': {0: 8988, 1: 8988, 2: 6547, 3: 6547}, 
                   'Description': {0: 'Tall Chair', 1: 'Tall Chair', 2: 'Big" Pillow', 3: 'Big Pillow'}, 
                   'Feedback': {0: 'I hated it""', 1: 'Best chair" ever', 2: 'Soft and amazing', 3: 'Horrific color'}})
print df
   Description          Feedback  ItemID
0   Tall Chair      I hated it""    8988
1   Tall Chair  Best chair" ever    8988
2  Big" Pillow  Soft and amazing    6547
3   Big Pillow    Horrific color    6547

print df.replace({'"': ''}, regex=True)
  Description          Feedback  ItemID
0  Tall Chair        I hated it    8988
1  Tall Chair   Best chair ever    8988
2  Big Pillow  Soft and amazing    6547
3  Big Pillow    Horrific color    6547

啊，很好，在数据帧上比我的答案更有效。谢谢。我认为你的答案非常适合在一列中替换。谢谢！replace（{''：''}，regex=True）工作得很好！
for s in df:
    if df[s].dtype == "object": # to avoid converting non-string column into string
        df.loc[:,s] = df.loc[:,s].str.replace('"', '')

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ItemID': {0: 8988, 1: 8988, 2: 6547, 3: 6547}, 
                   'Description': {0: 'Tall Chair', 1: 'Tall Chair', 2: 'Big" Pillow', 3: 'Big Pillow'}, 
                   'Feedback': {0: 'I hated it""', 1: 'Best chair" ever', 2: 'Soft and amazing', 3: 'Horrific color'}})
print df
   Description          Feedback  ItemID
0   Tall Chair      I hated it""    8988
1   Tall Chair  Best chair" ever    8988
2  Big" Pillow  Soft and amazing    6547
3   Big Pillow    Horrific color    6547

print df.replace({'"': ''}, regex=True)
  Description          Feedback  ItemID
0  Tall Chair        I hated it    8988
1  Tall Chair   Best chair ever    8988
2  Big Pillow  Soft and amazing    6547
3  Big Pillow    Horrific color    6547