基于以下帖子:
Python - Pandas - Replace a string from a column based on the value from other column
我在做类似的事情,但面临新的挑战。我使用与上一篇文章相同的示例。
包含子字符串的新挑战。
假设我有以下数据框:
我正在尝试用col2中的值替换col2上存在的值。
如果我使用代码(与上一篇文章相同):
df['col3'] = df['col1'].replace(df['col0'].values, df['col2'].values, regex = True)
我将返回以下数据框:
我正在尝试的是以下之一:
我可以在.value上增加一些精度来实现这一点吗?
谢谢!
最佳答案
使用re.sub
替换为DataFrame.apply
中的行:
import re
df['col3'] = df.apply(lambda x: re.sub(x['col0'],x['col2'],x['col1']), axis=1)
或在列表理解中:
df['col3'] = [re.sub(a,c,b) for a,b,c in df[['col0','col1','col2']].to_numpy()]
print (df)
col0 col1 col2 col3
0 Table 1 Tablename: Table 1 Table A Tablename: Table A
1 Table 2 Tablename: Table 2 Table B Tablename: Table B
2 Table 2_1 Tablename: Table 2_1 Table C Tablename: Table C
关于python - Python- Pandas -根据其他列的值替换列中的字符串-处理子字符串,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/60225535/