replaceとstr.replaceの違い

fruits=pd.Series(['apple','banana','corn','dorian','eggplant'])
fruits

0 apple
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

# 列の単語を変換する場合､replaceメソッド､str.replaceメソッド両方使える
# ただし､単語の変換では､replaceメソッドが一般的

fruits.replace('apple','orange')
0 orange
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

fruits.str.replace('apple','orange')
0 orange
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

# 列の単語の､その中の文字を変換する場合は､str.replaceメソッドしか有効ではない｡

# replaceメソッド => 変化ナシ
fruits.replace('pple','apricot')
0 apple
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

# str.replaceメソッド => 単語の中の文字も変換できる
fruits.str.replace('pple','pricot')
0 apricot
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

# ただし､replaceメソッドでも､第３引数をregex=Trueとすることで､単語の中の文字も変換できる
fruits.replace('pple','pricot',regex=True)
0 apricot
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

# 変換したい文字をリストに入れ､単語の中の文字を変換する場合､今度は､replace（regex=True）でしか有効にならない
conversion=['pple']
fruits.replace(conversion, 'pricot', regex=True)
0 apricot
1 banana
2 corn
3 dorian
4 eggplant

# 複数の単語にまたがり文字を変換する場合
conversion=['pple','an']
fruits.replace(conversion, 'pricot', regex=True)
0 apricot
1 banpricota
2 corn
3 doripricot
4 eggplpricott

# 確認 => 変換する文字をリスト化した場合､str.replaceでは不可
conversion=['pple']
fruits.str.replace(conversion, 'pricot', regex=True)
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN