pandas数据帧返回列的字符串中的第一个字

Question

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({'id' : ['abarth 1.4 a','abarth 1 a','land rover 1.3 r','land rover 2',
                           'land rover 5 g','mazda 4.55 bl'], 
                   'series': ['a','a','r','','g', 'bl'] })

我想从相应的id中删除'series'字符串，因此最终结果应该是：

最终结果应该是'id': ['abarth 1.4','abarth 1','land rover 1.3','land rover 2','land rover 5', 'mazda 4.55']

目前我正在使用df.apply：

df.id = df.apply(lambda x: x['id'].replace(x['series'], ''), axis =1)

但这会删除字符串的所有实例，甚至换句话说，如下所示： 'id': ['brth 1.4','brth 1','land ove 1.3','land rover 2','land rover 5', 'mazda 4.55']

我应该混合并匹配regex和df.apply中的变量吗？

df.id = df.apply(lambda x: x['id'].replace(r'\b' + x['series'], ''), axis =1)

Answer 1

使用str.split和str.get并仅在df.make == ''处使用loc分配

df.loc[df.make == '', 'make'] = df.id.str.split().str.get(0)

print df

               id    make
0      abarth 1.4  abarth
1        abarth 1  abarth
2  land rover 1.3   rover
3    land rover 2   rover
4    land rover 5   rover
5      mazda 4.55   mazda

Answer 2

考虑一个带有loc的正则表达式解决方案，它在第一个空格之前提取所有内容：

df.loc[df['make']=='', 'make'] = df['id'].str.extract('(.*) ', expand=False)

或者，使用numpy的where，它允许if/then/else条件逻辑：

df['make'] = np.where(df['make']=='', 
                      df['id'].str.extract('(.*) ', expand=False), 
                      df['make'])

Answer 3

如果我正确地回答了您的问题，您可以使用replace函数：

df.make = df.make.replace("", test.id)