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，因此最终结果应为：

最终结果应为'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，即使换句话说，就像这样： 'id': ['brth 1.4','brth 1','land ove 1.3','land rover 2','land rover 5', 'mazda 4.55']

我应该以某种方式将正则表达式与df.apply中的变量混合使用，就像这样吗？

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loc

的地方使用df.make == ''进行分配

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

很简单。用法如下：

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

Answer 3

考虑使用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，它允许使用if / then / else条件逻辑：

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

Answer 4

IDK为什么但下面有部分

df.loc[df.make == '', 'make']

OR

df.loc[df['make'] == '', 'make']

我收到错误- KeyError：“制作”

所以我做了（如果有人看到相同的错误）：

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

为我工作。

Answer 5

如果我的问题正确，您只需使用replace功能：

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

pandas dataframe返回列的字符串中的第一个单词

5 个答案: