用列中的值替换子字符串 - 第 2 部分

Question

这和我昨天发的一个帖子很相似。(Replacing a pandas substring with value from a column/Series)，但难度稍大一些。对于字段，名称，我想将括号内的子字符串替换为它们所代表的字段的名称

例如在第 1 行中：name 保存值 'name1 (name3) 我想用名为 name3 的字段中的值替换子字符串 '(name3)'。 所以名字现在变成了'name1 Simon'

data = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'name': ['name1 (name3)', 'name2 (name2)', 'name3', 'name4 (name2) (name3)'],
    'name2':['Jane','Abbie','Luke','Peter'],
   'name3': ['Simon','Peter','Annie','Robinson']}

df = pd.DataFrame(data)

import re

df['new_name'] = [re.sub(r'\(\w+\)', r, s) for r, s in zip(df.name2, df.name)]

预期结果：

ID  name    name2   name3
0   1   name1 Simon Jane    Simon
1   2   name2 Abbie Abbie   Peter
2   3   name3   Luke    Annie
3   4   name4 Peter Robinson    Peter   Robinson

实际结果：

ID  name    name2   name3
0   1   name1 Jane  Jane    Simon
1   2   name2 Abbie Abbie   Peter
2   3   name3   Luke    Annie
3   4   name4 Peter Peter   Peter   Robinson

Answer 1

这是使用apply的一种方法

例如：

data = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'name': ['name1 (name3)', 'name2 (name2)', 'name3', 'name4 (name2) (name3)'],
    'name2':['Jane','Abbie','Luke','Peter'],
   'name3': ['Simon','Peter','Annie','Robinson']}

df = pd.DataFrame(data)
import re

def foo(val):
    return re.sub(r"\((.*?)\)", lambda y: val[y.group(1)], val['name'])

df['new_name'] = df.apply(foo, axis=1)
print(df)

输出：

   ID                   name  name2     name3              new_name
0   1          name1 (name3)   Jane     Simon           name1 Simon
1   2          name2 (name2)  Abbie     Peter           name2 Abbie
2   3                  name3   Luke     Annie                 name3
3   4  name4 (name2) (name3)  Peter  Robinson  name4 Peter Robinson