仅替换完全匹配的字符串python ndarry

时间:2019-01-11 13:38:49

标签: python numpy replace scipy

我有一个带有字符串条目的ndarray。我还有第二个数组,它唯一地包含ndarray的每个字符串项。所以我想用定义该字符串的第二个数组的位置替换ndarray的字符串。我已经尝试过了:

import scipy as sp
extern_nodes = sp.array([['B11', 'B6', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B9', 'B3', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B10', 'B5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B8', 'B2', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B16', 'B6', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B15', 'B5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B14', 'B3', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B12', 'B1', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B13', 'B2', '-1', '-1', '-1', '-1']], dtype='<U6')
nodes_sorted = sp.array(['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B8', 'B9', 'B10', 'B11',
       'B12', 'B13', 'B14', 'B15', 'B16'], dtype='<U3')

for i in range(0, len(nodes_sorted)):
    extern_nodes = sp.char.replace(extern_nodes, nodes_sorted[i], str(i))

我得到的结果

Out:extern_nodes: array([['01', '5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['7', '2', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['00', '4', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['6', '1', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['06', '5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['05', '4', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['04', '2', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['02', '0', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['03', '1', '-1', '-1', '-1', '-1']], dtype='<U2')

这意味着第一步将条目“ B1X”替换为“ 0X”,因为将“ B1”替换为“ 0”。

我找不到指定完全匹配的字符串替换的方法。我的目标是进入此ndarray for循环的第一步(仅将每个“ B1”替换为“ 0”,而不替换其他“ XB1X”字符串。)

extern_nodes = sp.array([['B11', 'B6', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B9', 'B3', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B10', 'B5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B8', 'B2', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B16', 'B6', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B15', 'B5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B14', 'B3', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B12', '0', '-1', '-1', '-1', '-1'],
   ['B13', 'B2', '-1', '-1', '-1', '-1']], dtype='<U6')

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您的代码更改最少:

import pandas as pd
import scipy as sp
extern_nodes = sp.array([['B11', 'B6', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B9', 'B3', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B10', 'B5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B8', 'B2', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B16', 'B6', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B15', 'B5', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B14', 'B3', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B12', 'B1', '-1', '-1', '-1', '-1'],
       ['B13', 'B2', '-1', '-1', '-1', '-1']], dtype='<U6')
nodes_sorted = sp.array(['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B8', 'B9', 'B10', 'B11',
       'B12', 'B13', 'B14', 'B15', 'B16'], dtype='<U3')
my_nodes = pd.DataFrame(extern_nodes)

for i in range(0, len(nodes_sorted)):
    my_nodes = my_nodes.applymap(lambda x: str(i) if x == nodes_sorted[i] else x)

这将使用熊猫并检查是否相等。

答案 1 :(得分:1)

请尝试以下代码。您可以轻松地将其包含在for循环中。

arr = np.array(['A1','A2','A3','test'],dtype='<U6')
arr[arr=='A2'] = 0
arr

Out[1]: array(['A1', '0', 'A3', 'test'], dtype='<U6')

arr[arr=='A2'] = 0将数组中的所有元素与值(在这种情况下为'A2')进行比较,并为其分配其他值(0)。

答案 2 :(得分:0)

我认为您可以做到:

import re
extern_nodes = [[re.sub('\\bB1','0',y) for y in x] for x in extern_nodes]

\\bB1:在单词开头匹配B1。

如果要保留第一列,请执行以下操作:

[[x[0]] + [re.sub('\\bB1','0',y) for y in x[1:]] for x in extern_nodes]