将正则表达式应用于数据框的所有列的 Pythonic 方式答案

【问题标题】：Pythonic way of applying regex to all columns of dataframe将正则表达式应用于数据框的所有列的 Pythonic 方式
【发布时间】：2018-09-24 04:55:26
【问题描述】：

我有一个包含所有列中的关键字和值的数据框。请参见下面的示例。

我想将正则表达式应用于所有列。所以我使用 for 循环并应用正则表达式：

for i in range (1,maxExtended_Keywords):
    temp = 'extdkey_' + str(i)
    Extended_Keywords[temp] = Extended_Keywords[temp].str.extract(":(.*)",expand=True)

我得到了想要的最终结果。那里没有问题。

但是，只是古玩有一种 pythonic 方式将正则表达式应用于整个数据帧，而不是使用 for 循环并应用于列。

谢谢，

【问题讨论】：

piRSqured 的回答非常好。一般来说，我认为循环遍历 Dataframe columns 没有问题。不过，您可能希望将循环替换为 for c in Extended_Keywords.columns。
更多 @AmiTavory 的观点，通常，数据帧没有非常多的列，我已经看到应用超过 10 列的情况比为了一些整体矢量化解决方案的目的而重新整形更快。跨度>

标签： python regex pandas

【解决方案1】：

将pandas.DataFrame.replace 与regex=True 一起使用

df.replace('^.*:\s*(.*)', r'\1', regex=True)

请注意，我的模式使用括号来捕获 ':' 之后的部分，并使用原始字符串 r'\1' 来引用该捕获组。

MCVE

df = pd.DataFrame([
    [np.nan, 'thing1: hello'],
    ['thing2: world', np.nan]
], columns=['extdkey1', 'extdkey2'])

df

        extdkey1       extdkey2
0            NaN  thing1: hello
1  thing2: world            NaN

df.replace('^.*:\s*(.*)', r'\1', regex=True)

  extdkey1 extdkey2
0      NaN    hello
1    world      NaN

【讨论】：

非常好。有点奇怪，这不需要.str 构造，不是吗？
str 访问器适用于 Series，这适用于整个 DataFrame。
你是对的，但是，假设为了保持一致，我猜可能还有一个 DataFrame.str 访问器。但也许我只是不明白逻辑，反正它是尼特。
那太好了！更奇怪的是，Series 有一个 replace 方法以及 str.replace，它们的行为略有不同。
如果投反对票的人愿意，我将不胜感激。

【解决方案2】：

你可以使用applymap，它会为dataframe中的每个元素应用一些函数，对于这个问题你可以这样做：

func = lambda x: re.findall('^.*:\s*(.*)', x)[0] if re.findall('^.*:\s*(.*)', str(x)) else x
df.applymap(func)

注意：由于效率问题，请避免将 applymap 用于大型数据帧。

【讨论】：