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str.replace()와 replace()의 차이를 이해하는 핵심은 데이터 타입에 있습니다.

df2['D'].replace(" ", "")는 데이터프레임의 replace() 는 숫자형(int, float)일 경우에는 replace(4, 5)처럼 직접적으로 값을 대체할 수 있습니다.

하지만 문자열 내 특정 문자를 바꾸려면, 열을 문자열로 간주하여 .str.replace() 를 사용해야 합니다. str.replace()는 문자열 열에서만 작동하며, 문자열 열의 각 값 안에서 지정된 문자를 대체합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님!

DataFrame에서 공백을 제거할 때 replace()와 str.replace()의 차이점을 물어보셨군요. 두 방법은 실제로 사용하는 방식이 조금 다르기 때문에 결과에서 차이가 생깁니다.

• df2['D'].replace(" ", ""): 이 방식은 판다스의 replace() 함수로, 일반적으로 전체 값을 교체할 때 사용됩니다. 예를 들어, 특정 값을 다른 값으로 직접적으로 변경할 수 있습니다. 하지만 공백 제거와 같은 세밀한 문자열 조작에는 적합하지 않습니다. 따라서 이 방식으로는 공백이 제거되지 않을 것입니다.

• df2['D'].str.replace(" ", ""): str.replace() 메소드는 문자열 조작을 위한 판다스의 StringMethods 클래스의 기능입니다. 여기서 .str을 사용하면 각 요소가 문자열로 처리되어, 문자열 내의 특정 패턴(공백 포함)을 찾고 변경할 수 있게 됩니다. 따라서 이 방식은 문자열 내부에서 공백을 제거하는 데 적합합니다.

이러한 차이에 대해 더 알고 싶다면 아래의 링크에서 관련된 토론을 확인하실 수 있습니다:
- df.replace()와 df.str.replace()의 차이

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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