df.replace()和df.str.replace()的区别是啥

Question

python

str1="2001:2001:4904:2010::FFF 2001:2001:4906:2010::FFF"
str2=str1.replace("2001:2001","FE80:2001")
str2
'FE80:2001:4904:2010::FFF FE80:2001:4906:2010::FFF'

这样就可以

python

df=pd.read_excel(r"C:\Users\xWX1134691\Desktop\openpyxl\5.xlsx")
df
   vlanif                      ipv6
0    1110  2001:2001:4904:2010::FFF
1    1111  2001:2001:4906:2010::FFF
2    1112  2001:2001:4903:2010::FFF
df.loc[:,'link-local']=df['ipv6'].str.replace("2001:2001","FE80:2001")
df
   vlanif                      ipv6                link-local
0    1110  2001:2001:4904:2010::FFF  FE80:2001:4904:2010::FFF
1    1111  2001:2001:4906:2010::FFF  FE80:2001:4906:2010::FFF
2    1112  2001:2001:4903:2010::FFF  FE80:2001:4903:2010::FFF

这样也可以

python
df.loc[:,'link-local']=df['ipv6'].replace("2001:2001","FE80:2001")
df
   vlanif                      ipv6                link-local
0    1110  2001:2001:4904:2010::FFF  2001:2001:4904:2010::FFF
1    1111  2001:2001:4906:2010::FFF  2001:2001:4906:2010::FFF
2    1112  2001:2001:4903:2010::FFF  2001:2001:4903:2010::FFF

这样就不行

这个是为啥？

Answer 1

• 您不可以那个，就没抛出的异常信？df['ipv6']是pandas内部数据类型，应该是没有replace方法的。对于它，字符串替换的方法是.str.replace而不是.replace 。

• 要说区别，对于效果来说，没有。都是对字符串的处理，底层操作应该是无差别的。

• 如果非要说个区别，那就是针对的对象不同，方法名称不同，感觉调用方式不一样。比如针对python基本数据类型str字符串，您不可以用.str.replace方法实现替换，它根本没有。

• 建议分别用help(str.replace)和help(df.str.replace)查看其自带的帮助信息。

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