如何修改数据框，以便在PythonPandas中的列中的其他字符之间取值？

23c0lvtd 于 2023-01-24 发布在 Python

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我在Python Pandas中有DataFrame，如下所示：

COL_1 | COL_2               | COL_3
------|---------------------|---------
111   | CV_COUNT_ABC_XM_BF  | CV_SUM_ABC_XM_BF
222   | CV_COUNT_DEF_XM_BF  | CV_SUM_CC_XM_BF
333   | CV_COUNT_CC_XM_BF   | LACK
444   | LACK                | CV_SUM_DEF_XM_BF
...   | ...                 |  ...

我需要修改上面的DataFrame，使COL_2和COL_3中的值为：

如果COL_2或COL_3中存在“LACK”，则将其保留
如果存在“LACK”以外其他值，则取值：

between "CV_COUNNT_" and "_XM_BF" 

or 

between "CV_SUM_" and "_XM_BF"

因此，作为一个结果，我需要像下面这样的东西：

COL_1 | COL_2             | COL_3
------|-------------------|---------
111   | ABC               | ABC
222   | DEF               | CC
333   | CC                | LACK
444   | LACK              | DEF
...   | ...               | ...

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/75217411/how-to-modify-data-frame-so-as-to-take-values-between-some-other-character-in-co

2条答案

按热度按时间

nsc4cvqm1#

我们可以在这里使用np.where沿着str.extract：

df["COL_2"] = np.where(df["COL_2"] == 'LACK', df["COL_2"],
                       df["COL_2"].str.extract(r'CV_COUNT_(\w+?)_XM_BF'))
df["COL_3"] = np.where(df["COL_3"] == 'LACK', df["COL_3"],
                   df["COL_3"].str.extract(r'CV_SUM_(\w+?)_XM_BF'))

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ctehm74n2#

您可以使用replace：

df = df.replace({'COL_2': {'CV_COUNT_(\w+)_XM_BF': r'\1'},
                 'COL_3': {'CV_SUM_(\w+)_XM_BF': r'\1'}}, regex=True)
print(df)

# Output
   COL_1 COL_2 COL_3
0    111   ABC   ABC
1    222   DEF    CC
2    333    CC  LACK
3    444  LACK   DEF

最短版本：df.replace({'CV_(?:COUNT|SUM)_(\w+)_XM_BF': r'\1'}, regex=True)

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