根据值在熊猫中用不同的字符串替换字符串答案

【问题标题】：replacing string with a different string in pandas depending on value根据值在熊猫中用不同的字符串替换字符串
【发布时间】：2021-08-15 13:39:31
【问题描述】：

我正在练习 pandas，但我有一个练习有问题

我有一个 excel 文件，其中有一列存储了两种类型的 url。

df = pd.DataFrame({'id': [], 
                   'url': ['www.something/12312', 'www.something/12343', 'www.somethingelse/42312', 'www.somethingelse/62343']})

   | id | url |
    | -------- | -------------- |
    |     | 'www.something/12312'  |
    |   | 'www.something/12343'    |
    |     | 'www.somethingelse/42312'    | 
    |    | 'www.somethingelse/62343'    |

我应该将其转换为 id，但只有数字应该是 id 的一部分，新的 id 列应该如下所示：

df = pd.DataFrame({'id': [id_12312 , id_12343, diffid_42312, diffid_62343], 'url': ['www.something/12312', 'www.something/12343', 'www.somethingelse/42312', 'www.somethingelse/62343']})

| id | url |
| -------- | -------------- |
| id_12312    | 'www.something/12312'  |
| id_12343    | 'www.something/12343'    |
| diffid_42312    | 'www.somethingelse/42312'    | 
| diffid_62343    | 'www.somethingelse/62343'    |

我的问题是如何只获取数字并在这种 id 的情况下替换它们？我已经尝试过 pandas 中的替换和提取功能

id_replaced = df.replace(regex={re.search('something', df['url']): 'id_' + str(re.search(r'\d+', i).group()), re.search('somethingelse', df['url']): 'diffid_' + str(re.search(r'\d+', i).group())})
        
df['id'] = df['url'].str.extract(re.search(r'\d+', df['url']).group())

但是，他们抛出了一个错误 TypeError: expected string or bytes-like object。

抱歉代码块中的表格。当页面不在代码块中时，页面尖叫着我的代码格式不正确。

【问题讨论】：

请格式化您的示例，以便它们可以重现：stackoverflow.com/questions/20109391/…
格式已更正
diffid 到底是什么？什么时候使用id 作为前缀，什么时候使用diffid？

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

这是一种解决方案，但我不太明白您何时使用id 前缀以及何时使用diffid ..

>>> df.id = 'id_'+df.url.str.split('/', n=1, expand=True)[1]
>>> df
         id                      url
0  id_12312      www.something/12312
1  id_12343      www.something/12343
2  id_42312  www.somethingelse/42312
3  id_62343  www.somethingelse/62343

或使用str.extract

>>> df.id = 'id_' + df.url.str.extract(r'/(\d+)$')

【讨论】：

谢谢。对于不同的网页，前缀应该是不同的，所以当我有一个网页时，前缀是 diffid_，但是当我有网页时，前缀是 id_
感谢您的帮助，我也设法解决了前缀问题:) df['id_num'] = df.url.str.extract(r'/(\d+)$').astype(str) df['id_prefix'] = np.where((df['url'].str.contains('somethingelse')), 'diffid_', 'id_') df['id'] = df['id_prefix'] + df['id_num']