仅当 RegEx 条件匹配时如何替换 Pandas 列中的值答案

【问题标题】：How to replace values in Pandas columns only if RegEx condition is matched仅当 RegEx 条件匹配时如何替换 Pandas 列中的值
【发布时间】：2022-12-09 08:41:48
【问题描述】：

我有以下数据框：

d_test = {
    'c1' : ['31', '421', 'sgdsgd', '523.3'],
    'c2' : ['41', np.nan, '412', '412'],
    'test': [1,2,3,4],
}
df_test = pd.DataFrame(d_test)

如果它们不是浮动的，我想将所有值替换为 np.nan：

0   31      41   1
1   421     NaN  2
2   NaN     412  3
3   523.3   412  4

我在这里做什么：

df_test[['c1', 'c2']] = df_test[['c1', 'c2']].replace(to_replace=r'^[+-]?([0-9]+([.][0-9]*)?|[.][0-9]+)$', value=np.nan, regex=True)

但结果不是我要找的：

0   NaN     NaN  1
1   NaN     NaN  2
2   sgdsgd  NaN  3
3   NaN     NaN  4

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

IIUC，你可以使用pandas.to_numeric和errors="coerce"：

errors{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}，默认‘raise’：

如果是“raise”，则无效解析将引发异常。

如果 '胁迫’，则无效解析将设置为钠盐.

如果“忽略”，则无效解析将返回输入。
df_test = df_test.apply(lambda _: pd.to_numeric(_, errors="coerce"))
＃输出：
print(df_test)
      c1     c2  test
0   31.0   41.0     1
1  421.0    NaN     2
2    NaN  412.0     3
3  523.3  412.0     4

【讨论】：

＃ 输出 ：

＃输出：