Question

我在名为ms_sample_id的pandas数据框中有一个列selected_id_df。唯一的行由

给出

selected_id_df.ms_sample_id.unique()

哪个收益率：

   array(['mitra_baseline_310808-1', 'mitra_baseline_310808-2',
   'mitra_baseline_310808-3', 'mitra_baseline_310808-4',
   'mitra_baseline_310907-1', 'mitra_baseline_310907-2',
   'mitra_baseline_310907-3', 'mitra_baseline_310907-4',
   'mitra_baseline_311090-1', 'mitra_baseline_311090-2',
   'mitra_baseline_311090-3', 'mitra_baseline_311090-4',
   'mitra_baseline_311091-1', 'mitra_baseline_311091-2',
   'mitra_baseline_311091-3', 'mitra_baseline_311091-4',
   'mitra_baseline_311123-1', 'mitra_baseline_311123-2',
   'mitra_baseline_311123-3', 'mitra_baseline_311123-4',
   'frozen-2w_310808-1', 'frozen-2w_310808-2', 'frozen-2w_310907-1',
   'frozen-2w_310907-2', 'frozen-2w_311090-1', 'frozen-2w_311090-2',
   'frozen-2w_311091-1', 'frozen-2w_311091-2', 'frozen-2w_311123-1',
   'frozen-2w_311123-2', 'RT-2w_310808-1', 'RT-2w_310808-2',
   'RT-2w_310907-1', 'RT-2w_310907-2', 'RT-2w_311090-1',
   'RT-2w_311090-2', 'RT-2w_311091-1', 'RT-2w_311091-2',
   'RT-2w_311123-1', 'RT-2w_311123-2', 'LT_RT_310808_1',
   'LT_RT_310808_2', 'LT_RT_310907_1', 'LT_RT_310907_2',
   'LT_RT_311090_1', 'LT_RT_311090_2', 'LT_RT_311091_1',
   'LT_RT_311091_2', 'LT_RT_311123_1', 'LT_RT_311123_2',
   'LT-frozen_310808_1', 'LT-frozen_310808_2', 'LT-frozen_310907_1',
   'LT-frozen_310907_2', 'LT-frozen_311090_1', 'LT-frozen_311090_2',
   'LT-frozen_311091_1', 'LT-frozen_311091_2', 'LT-frozen_311123_1',
   'LT-frozen_311123_2'], dtype=object)

我想用-替换ID中的部分_。我这样做如下：

selected_id_df.loc[:,'ms_sample_id'] = (selected_id_df.loc[:,'ms_sample_id'] 
                                   .str.strip()
                                   .str.replace("frozen_2w", 'frozen-2w')
                                   .str.replace("RT_2w", 'RT-2w')
                                   .str.replace('mitra_baseline', 'mitra-baseline')
                                   .str.replace('LT_RT', 'LT-RT')                                      
                                   .str.replace('-1', '_1')
                                   .str.replace('-2', '_2')
                                   .str.replace('-3', '_3')
                                   .str.replace('-4', '_4'))

运行上述声明后，我再次使用

selected_id_df.ms_sample_id.unique()

这一次产生了：

array(['mitra-baseline_310808_1', 'mitra-baseline_310808_2',
   'mitra-baseline_310808_3', 'mitra-baseline_310808_4',
   'mitra-baseline_310907_1', 'mitra-baseline_310907_2',
   'mitra-baseline_310907_3', 'mitra-baseline_310907_4',
   'mitra-baseline_311090_1', 'mitra-baseline_311090_2',
   'mitra-baseline_311090_3', 'mitra-baseline_311090_4',
   'mitra-baseline_311091_1', 'mitra-baseline_311091_2',
   'mitra-baseline_311091_3', 'mitra-baseline_311091_4',
   'mitra-baseline_311123_1', 'mitra-baseline_311123_2',
   'mitra-baseline_311123_3', 'mitra-baseline_311123_4',
   'frozen_2w_310808_1', 'frozen_2w_310808_2', 'frozen_2w_310907_1',
   'frozen_2w_310907_2', 'frozen_2w_311090_1', 'frozen_2w_311090_2',
   'frozen_2w_311091_1', 'frozen_2w_311091_2', 'frozen_2w_311123_1',
   'frozen_2w_311123_2', 'RT_2w_310808_1', 'RT_2w_310808_2',
   'RT_2w_310907_1', 'RT_2w_310907_2', 'RT_2w_311090_1',
   'RT_2w_311090_2', 'RT_2w_311091_1', 'RT_2w_311091_2',
   'RT_2w_311123_1', 'RT_2w_311123_2', 'LT-RT_310808_1',
   'LT-RT_310808_2', 'LT-RT_310907_1', 'LT-RT_310907_2',
   'LT-RT_311090_1', 'LT-RT_311090_2', 'LT-RT_311091_1',
   'LT-RT_311091_2', 'LT-RT_311123_1', 'LT-RT_311123_2',
   'LT-frozen_310808_1', 'LT-frozen_310808_2', 'LT-frozen_310907_1',
   'LT-frozen_310907_2', 'LT-frozen_311090_1', 'LT-frozen_311090_2',
   'LT-frozen_311091_1', 'LT-frozen_311091_2', 'LT-frozen_311123_1',
   'LT-frozen_311123_2'], dtype=object)

我们可以看到我的替换声明对我的2个替换不起作用：

.str.replace("frozen_2w", 'frozen-2w')
.str.replace("RT_2w", 'RT-2w')

我非常困惑，为什么会这样？

谢谢

Answer 1

试试这个正则表达式解决方案：

s.replace('-(?=[0-9])','_', regex=True).replace('_(?=2w|baseline|RT)','-', regex=True)

说明：

我们使用正则表达式在数字-之前找到[0-9]并替换为_
我们再次使用正则表达式在_之前找到2w or baseline or RT并替换为-

为例：

import pandas as pd

s = pd.Series(['mitra_baseline_310808-1', 'mitra_baseline_310808-2',
   'mitra_baseline_310808-3', 'mitra_baseline_310808-4',
   'mitra_baseline_310907-1', 'mitra_baseline_310907-2',
   'mitra_baseline_310907-3', 'mitra_baseline_310907-4',
   'mitra_baseline_311090-1', 'mitra_baseline_311090-2',
   'mitra_baseline_311090-3', 'mitra_baseline_311090-4',
   'mitra_baseline_311091-1', 'mitra_baseline_311091-2',
   'mitra_baseline_311091-3', 'mitra_baseline_311091-4',
   'mitra_baseline_311123-1', 'mitra_baseline_311123-2',
   'mitra_baseline_311123-3', 'mitra_baseline_311123-4',
   'frozen_2w_310808-1', 'frozen-2w_310808-2', 'frozen-2w_310907-1',
   'frozen-2w_310907-2', 'frozen-2w_311090-1', 'frozen-2w_311090-2',
   'frozen-2w_311091-1', 'frozen-2w_311091-2', 'frozen-2w_311123-1',
   'frozen-2w_311123-2', 'RT-2w_310808-1', 'RT-2w_310808-2',
   'RT-2w_310907-1', 'RT-2w_310907-2', 'RT-2w_311090-1',
   'RT-2w_311090-2', 'RT-2w_311091-1', 'RT-2w_311091-2',
   'RT-2w_311123-1', 'RT-2w_311123-2', 'LT_RT_310808_1',
   'LT_RT_310808_2', 'LT_RT_310907_1', 'LT_RT_310907_2',
   'LT_RT_311090_1', 'LT_RT_311090_2', 'LT_RT_311091_1',
   'LT_RT_311091_2', 'LT_RT_311123_1', 'LT_RT_311123_2',
   'LT-frozen_310808_1', 'LT-frozen_310808_2', 'LT-frozen_310907_1',
   'LT-frozen_310907_2', 'LT-frozen_311090_1', 'LT-frozen_311090_2',
   'LT-frozen_311091_1', 'LT-frozen_311091_2', 'LT-frozen_311123_1',
   'LT-frozen_311123_2'])

print(s.replace('-(?=[0-9])','_', regex=True).replace('_(?=2w|baseline|RT)','-', regex=True))

Pandas str.replace跳过一些替补

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