Question

采用以下示例。要替换一个特定列中的一个字符串，我已经完成了这个并且它工作正常：

df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'data1': range(6),
                   'data2': ['A1', 'B1', 'C1', 'A1', 'B1', 'C1']},
                   columns = ['key', 'data1', 'data2'])

  key  data1 data2
0   A      0    A1
1   B      1    B1
2   C      2    C1
3   A      3    A1
4   B      4    B1
5   C      5    C1



df['data2']= df['data2'].str.strip().str.replace("A1","Bad")

  key  data1 data2
0   A      0    Bad
1   B      1    B1
2   C      2    C1
3   A      3    Bad
4   B      4    B1
5   C      5    C1

问（1）我们如何有条件地替换一个字符串？这意味着，在data2列中，我想替换A1，但只替换if "key==A" and "data1">1。我怎么能这样做？

Q（2）条件替换是否可以应用于多次替换（即，同时用“Bad”替换A1 and A2但仅在类似条件下？

Answer 1

您可以使用numpy和regex替换来覆盖A1, A2等。如果我们扩展您的数据以包含A3的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A'],
                   'data1': range(7),
                   'data2': ['A1', 'B1', 'C1', 'A1', 'B1', 'C1', 'A3']},
                   columns=['key', 'data1', 'data2'])

df['data2'] = np.where((df['key'] == 'A') & (df['data1'] > 1),
                       df['data2'].str.replace(r'A\d+','Bad'),
                       df['data2'])

返回：

  key  data1 data2
0   A      0    A1
1   B      1    B1
2   C      2    C1
3   A      3   Bad
4   B      4    B1
5   C      5    C1
6   A      6   Bad

Answer 2

我认为需要两侧的过滤器列只替换过滤的行：

mask = (df['key']=="A") &  (df['data1'] > 1)
df.loc[mask, 'data2']= df.loc[mask, 'data2'].str.strip().str.replace("A1","Bad")  

print (df)
  key  data1 data2
0   A      0    A1
1   B      1    B1
2   C      2    C1
3   A      3   Bad
4   B      4    B1
5   C      5    C1

如果需要多次替换，请replace使用dict：

df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'A', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'data1': range(6),
                   'data2': ['A1', 'A2', 'C1', 'A1', 'B1', 'C1']},
                   columns = ['key', 'data1', 'data2'])

mask = (df['key']=="A") &  (df['data1'] > 0)
df.loc[mask, 'data2']= df.loc[mask, 'data2'].str.strip().replace({"A1":"Bad", "A2":'Bad1'})

或者使用正则表达式：

df.loc[mask, 'data2']= df.loc[mask, 'data2'].str.strip().str.replace(r'^A.*',"Bad")


print (df)
  key  data1 data2
0   A      0    A1
1   A      1  Bad1
2   C      2    C1
3   A      3   Bad
4   B      4    B1
5   C      5    C1

Answer 3

如果我们想以下列方式扩展上面的例子：

df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'data1': range(6),
                   'data2': ['A1', 'B1', 'C1', 'A1', 'B1', 'C1']},
                   columns = ['key', 'data1', 'data2'])  

mask = (df['data1'] > 1)
df.loc[mask, 'data2']= df.loc[mask, 'data2'].str.strip().str.replace("A1",df['key']) 

  key  data1 data2
0   A      0    A1
1   B      1    B1
2   C      2   NaN
3   A      3   NaN
4   B      4   NaN
5   C      5   NaN

我对答案感到非常惊讶，我认为data2的内容将被“key”列的内容所取代（条件data1> 1）。任何想法？

有条件地用另一个字符串

3 个答案: