根据数字或字母替换不同的值答案

【问题标题】：Replacing with different values based on numerical or alphabetical根据数字或字母替换不同的值
【发布时间】：2021-10-27 09:34:18
【问题描述】：

以下是相关 df 的简化版本：

df = pd.DataFrame({'col':['1_2_abc_def','34_567','8_910_ghi','11_12jkl']})

df

       col
0   1_2_abc_def
1   34_567
2   8_910_ghi
3   11_12jk

col 包含字符串值。当_分隔数字时，我希望将其替换为.，当_分隔字母或数字与字母时，我希望将其替换为空格。

预期的df：

        col
0   1.2 abc def
1   34.567
2   8.910 ghi
3   11.12jkl

请注意，所有其他未提及的情况都需要将“_”替换为空格。

我们将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

替代方案：使用replace 而不是str.replace，如下所示：

>>> df.replace({'col': {r'(\d)_(\d)': r'\1.\2', r'_': ' '}}, regex=True)

           col
0  1.2 abc def
1       34.567
2    8.910 ghi
3     11.12jkl

使用此方法，您可以使用嵌套字典来替换值。由于dict 现在是有序的（或使用defaultdict），您可以将其用作对字符串的有序操作序列。首先，所有出现的 'digit_digit' 都将替换为 'digit.digit' 然后所有剩余的 '_' 将替换为 ' '。

【讨论】：

【解决方案2】：

先替换<digit>_<digit>，然后替换<letter_or_digit>_<letter_or_digit>。

df['col'].str.replace('(\d)_(\d)', r'\1.\2').str.replace('([aA-zZ]|\d)_([aA-zZ]|\d)', r'\1 \2')

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用带有前瞻功能的正则表达式：

df['col'].replace({'_(?=\D)': ' ', '_(?=\d)': '.'}, regex=True)

说明：如果非数字（\D）后跟“_”，则替换为空格，否则如果数字（\d）后跟_，则替换为.。

或

df['col'] = df['col'].str.replace('_(?=\d)', '.').str.replace('_', ' ')

或

df['col'].str.replace('_(?=\D)', ' ').str.replace('_', '.')

pandas > 1.1，需要指定regex=True选项以避免警告：

df['col'].str.replace('_(?=\D)', ' ', regex=True).str.replace('_', '.', regex=True)

【讨论】：

更新您的 Pandas 版本。对于最新版本，如果您不添加 regex=True，str.replace 会引发 FutureWarning：FutureWarning: The default value of regex will change from True to False in a future version.
是的，没错，谢谢@Corralien，我对此添加了评论（虽然不是每个人都在使用最新版本）