如果正则表达式条件在Pandas中匹配，如何添加np.nan

4jb9z9bj 于 2022-12-09 发布在其他

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我有以下 Dataframe ：

d_test = {
    'latitude' : [40.765004, 45.504641, 40.00000, -34.283007],
    'longitude' : [-73.965961, 122.000000, -90.121679, -118.439891],
    'test': [1,2,3,4],
}
df_test = pd.DataFrame(d_test)

我想使用正则表达式r'^[+-]?[0-9]*[.][0]*?$来放置np.nan，如果条件匹配。我知道如何使用正则表达式完全过滤结果：

df_test[~df_test[['latitude', 'longitude']].apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(r'^[+-]?[0-9]*[.][0]*?$', regex=True)).any(axis=1)]

上面的代码给出：

latitude   longitude     test
0   40.765004   -73.965961     1
3   -34.283007  -118.439891    4

但我需要以下结果：

latitude   longitude    test
0   40.765004   -73.965961    1
1   NaN          NaN          2
2   NaN          NaN          3
3   -34.283007  -118.439891   4

我试着用Pandas的where：

~df_[['latitude', 'longitude']].where(lambda x: x.astype(str).str.contains(r'^[+-]?[0-9]*[.][0]*?$', regex=True))

但它不工作（AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'str'）

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74683650/how-to-add-np-nan-if-regex-condition-match-in-pandas

3条答案

按热度按时间

vdzxcuhz1#

您只需要将boolean indexing与pandas.DataFrame.loc搭配使用：

m = df_test.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(r'^[+-]?[0-9]*[.][0]*?$', regex=True)).any(axis=1)

df_test.loc[m, ["latitude", "longitude"]] = np.NaN

#输出：

print(df_test)
    latitude   longitude  test
0  40.765004  -73.965961     1
1        NaN         NaN     2
2        NaN         NaN     3
3 -34.283007 -118.439891     4

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7gcisfzg2#

您可以将其分配回列

df_test[['latitude', 'longitude']] = df_test[~df_test[['latitude', 'longitude']].apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(r'^[+-]?[0-9]*[.][0]*?$', regex=True)).any(axis=1)]

输出量

latitude   longitude
0  40.765004  -73.965961
1        NaN         NaN
2        NaN         NaN
3 -34.283007 -118.439891

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nfg76nw03#

把你的条件变成cond1

cond1 = ~df_test[['latitude', 'longitude']].apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(r'^[+-]?[0-9]*[.][0]*?$', regex=True)).any(axis=1)

使用pandas where

df_test.where(cond1)

输出：

latitude   longitude
0  40.765004  -73.965961
1        NaN         NaN
2        NaN         NaN
3 -34.283007 -118.439891

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#输出：

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