我有一個具有兩個值的數據框：df = pd.DataFrame({'Col1': ['Table_A112', 'Table_A_112']})我要做的是在 split('_') 只有數字的情況下刪除數字。所需的輸出是：Table_A112Table_A_為此，我使用以下代碼：import pandas as pdimport difflibfrom tabulate import tabulateimport stringdf = pd.DataFrame({'Col1': ['Table_A112', 'Table_A_112']})print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))df['Col2'] = df['Col1'].str.rstrip(string.digits)print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))但它給了我以下輸出：Table_ATable_A_怎么能做我想做的事？謝謝！
4 回答
UYOU
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這是一種使用方法str.replace：
df = pd.DataFrame({'Col1': ['Table_A112', 'Table_A_112', 'Table_112_avs']})
print(df)
Col1
0 Table_A112
1 Table_A_112
2 Table_112_avs
df.Col1.str.replace(r'(?:^|_)(\d+)(?:$|_)', '_', regex=True)
0 Table_A112
1 Table_A_
2 Table_avs
Name: Col1, dtype: object
慕哥9229398
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如果您堅持使用正則表達式解決方案，您可以使用pandas.replace()并積極向后看r'(?<=_)\d+'
import pandas as pd
from tabulate import tabulate
df = pd.DataFrame({'Col1': ['Table_A112', 'Table_A_112']})
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))
df= df.replace(regex=r'(?<=_)\d+', value='')
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql'))
這會產生所需的輸出。
藍山帝景
TA貢獻1843條經驗 獲得超7個贊
我認為str.replace與捕獲組一起使用會使模式更簡單
sample df
Out[1063]:
Col1
0 Table_A112
1 Table_A_112
2 Table_111_B
df.Col1.str.replace(r'(_)\d+', r'\1')
Out[1064]:
0 Table_A112
1 Table_A_
2 Table__B
Name: Col1, dtype: object
慕標琳琳
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您可以執行以下操作：
s = df['Col1'].str.split('_',expand=True).stack()
s.mask(s.str.isdigit(), '').groupby(level=0).agg('_'.join)
輸出：
0 Table_A112
1 Table_A_
dtype: object
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