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如何用正则表达式替换数据帧中的列值?
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<p>我想用'ASUS'或'ACER'(大写)替换下列中的值,即只要值中有单词(忽略大小写)'ACER',只需将其替换为'ACER',将单词'ASUS*'替换为'ASUS'。我使用下面的Pandas文档中的示例屏幕截图作为示例。我应用了正则表达式函数,但它似乎不起作用——输出时什么也没发生。我的代码:</p> <pre><code>dfx = pd.DataFrame({'Brands':['asus', 'ASUS ZEN', 'Acer','ACER Swift']}) dfx = dfx.replace([{'Brands': r'^asus.$'}, {'Brands': 'ASUS'}, {'Brands': r'^acer.$'}, {'Brands': 'ACER'}], regex=True) dfx['Brands'].unique() </code></pre> <p><strong>Jupyter笔记本中的输出:</strong></p> <p><strong>数组(['asus','asus ZEN','Acer','Acer Swift',dtype=object)</strong></p> <p>所使用的示例:</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/pLYTD.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/pLYTD.png" alt="Pandas Example"/></a></p> <p><a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.0.0/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html" rel="nofollow noreferrer">Pandas Link Here</a></p> <p>非常感谢您的帮助和一点解释</p> <p><strong>可接受的解决方案:</strong></p> <pre><code>dfx = pd.DataFrame({'Brands':['asus', 'ASUS ZEN', 'Acer','ACER Swift']}) dfx['Brands'] = dfx['Brands'].str.lower().str.replace('.*asus.*', 'ASUS', regex=True).str.replace('.*acer.*', 'ACER', regex=True) OR dfx['Brands'] = dfx.Brands.apply(lambda x: re.sub(r".*(asus|acer).*", lambda m: m.group(1).upper(), x, flags=re.IGNORECASE)) dfx['Brands'].unique() </code></pre> <p><strong>输出:</strong></p> <p><strong>数组(['ASUS','ACER'],dtype=object)</strong></p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<pre><code>dfx.Brands.apply(lambda x: re.sub(r".*(asus|acer).*", lambda m: m.group(1).upper(), x, flags=re.IGNORECASE)) </code></pre>
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