Python 替换特定行中的子字符串

对于以下数据帧

my_cols = ["a", "b", "c"]       
df2 = pd.DataFrame([["1a", "2a", "3a"], ["4aa", "5a", "6a"], ["7a", "8a", "9a"],
                    ["1a", "2a", "3a"], ["4a", "5a", "6a"], ["7a", "8a", "9a"]],
                   columns=my_cols)

df2:
    a   b   c
0  1a  2a  3a
1  4a  5a  6a
2  7a  8a  9a
3  1a  2a  3a
4  4a  5a  6a
5  7a  8a  9a

我想计算一个值是否在任何一行包含子字符串

4a

。在这种情况下，我想通过

b

在整行重新分配任何

a

my_str = "4a"
for x in range(df2.shape[0]):
    if my_str in df2["a"][x]:
        for y in range(len(my_cols)):
            df2[my_cols[y]][x] = df2[my_cols[y]][x].replace("a","b")

df2:
    a   b   c
0  1a  2a  3a
1  4ba  5b  6b
2  7a  8a  9a
3  1a  2a  3a
4  4b  5b  6b
5  7a  8a  9a

---

由于多个循环和

replace（）

完成的赋值，此方法似乎效率太低。是否有一些内置的方法可以完成这项工作？如有任何改进，我们将不胜感激。

可能的解决方案如下：

my_cols = ["a", "b", "c"]       
df2 = pd.DataFrame([["1a", "2a", "3a"], ["4aa", "5a", "6a"], ["7a", "8a", "9a"],
                    ["1a", "2a", "3a"], ["4a", "5a", "6a"], ["7a", "8a", "9a"]],
                   columns=my_cols)

mask = df2.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('4a').any(), axis=1)
df2.loc[df2[mask].index, df2.columns] = df2[mask].replace({'a': 'b'}, regex=True)

df2:
     a   b   c
0   1a  2a  3a
1  4bb  5b  6b
2   7a  8a  9a
3   1a  2a  3a
4   4b  5b  6b
5   7a  8a  9a

---

首先，我们创建一个掩码，用于标识至少有一列包含子字符串“4a”的所有行。然后，我们用行的副本更新这些行，在这些行中，我们将每个“a”替换为“b”。

感谢@yatu和@Alessia Mondolo的贡献，这将是答案：

m = df2["a"].str.contains(my_str, na=False)
df2[m] = df2[m].replace({'a': 'b'}, regex=True)