python报错—为什么用apply方法使用.replace()方法报错TypeError: str.replace() takes no keyword arguments

项目场景：

1.要求： 将2021金额与2022金额的 ¥ 与 , 这两个符号替换为空。

导入数据及查看数据情况

import os
import pandas as pd 
import numpy as np
#读取文件
def read_file(filepath):
    os.chdir(os.path.dirname(filepath))
    return pd.read_csv(os.path.basename(filepath),encoding='utf-8')
file_pos="F:\\python_test\\data_1.csv"
data_pos=read_file(file_pos)
data_pos

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问题描述：

2.1.实现过程一： 使用.replace()方法。

def convert_currency(value):
	'''
	转换字符串数字为float类型
	移除不是数字字符 ¥，
	转换为float类型
	'''
	new_value=value.replace({',':'','¥':''},regex=True)
	print(new_value)
	return new_value.astype('float')

实例调用函数，成功：

#2021金额、2022金额列完整的转换代码
data_pos['2021金额']=convert_currency(data_pos['2021金额'])

用apply调用函数，报错：

data_pos['2021金额'].apply(convert_currency)

3.1发现问题： 使用实例调用函数成功，使用apply调用函数报错。

2.2.实现过程二： 使用.str.replace()方法。

def convert_currency(value):
	'''
	转换字符串数字为float类型
	移除不是数字字符 ¥，
	转换为float类型
	'''
	new_value=value.str.replace('¥', '').str.replace(',', '')
	return new_value

实例调用函数，成功：

data_pos['2021金额']=convert_currency(data_pos['2021金额'])

用apply调用函数，报错：

data_pos['2021金额'].apply(convert_currency)

3.2发现问题： 使用实例调用函数成功，使用apply调用函数报错。

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原因分析：

• Series使用apply方法后，apply会自动遍历整个Series，将Series分解为一个个元素（元素数据类型跟数据列的数据类型一致）传入函数中。

  • 对于使用.replace()方法来进行正则替换，会默认为str.replace(old,new,count)，并不存在regex这个参数，因此会报错：TypeError: str.replace() takes no keyword arguments

  • 对于使用.str.replace()方法来进行正则替换，.str.replace()只适用于Series对象，不用作用于类型，因此会报错AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘str’。

对比使用apply调用函数与实例调用函数两种方法，分别传入的数据类型。

def data_type(value):
    '''
    用apply调用函数传入的数据类型
    '''
    print(value)
    print(type(value))
    print('______')
    return value

1、用apply调用函数，传入数据类型

data_pos['2021金额'].apply(data_type)

2、实例调用函数，传入数据类型

data_type(data_pos['2021金额'])

从上面可以看出，实例调用函数传入的数据类型是，apply方法调用函数传入的数据类型是，所以前者使用.replace()与.str.replace()方法都没有报错，后者就会出现前面两种报错提示。详细的.replace()与.str.replace()方法使用可以查看python替换—Series.replace()与Series.str.replace()的区别及为何replace()无效的解决方法

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解决方案：实例调用函数。