pandas 替换包含特定子字符串的单元格中的字符

pkmbmrz7 于 2022-12-16 发布在其他

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我有以下设置：

data = pd.DataFrame({
    "a": ["Amount 3,7$", "Amount 6,7$", "Amount 1,3$"],
    "b": ["2,3", " Amount 3,5", "4,7"]
})

我希望查找包含子字符串Amount的所有单元格，并将字符,替换为.
我期望：

a           b
0   Amount 3.7$     2,3
1   Amount 6.7$     Amount 3.5
2   Amount 1.3$     4,7

我试过：

for column in data.columns:
    data[column] = data[column][data[column].str.contains("Amount", na=False)].replace(",", ".", regex=True)

我得到的是：

a           b
0   Amount 3.7$     NaN
1   Amount 6.7$     NaN
2   Amount 1.3$     NaN

不知何故，面罩没有按预期工作

2条答案

∮ ∮ ∮ ∮ ∮一个月一个月

data.applymap(lambda s: s.replace(',', '.') if 'Amount' in s else s)

a            b
0  Amount 3.7$          2,3
1  Amount 6.7$   Amount 3.5
2  Amount 1.3$          4,7

一种方法是：

data["b"] = np.where(data["b"].str.contains("Amount"), data["b"].str.replace(",", "."), data["b"])
print(data)

产出

a            b
0  Amount 3,7$          2,3
1  Amount 6,7$   Amount 3.5
2  Amount 1,3$          4,7

另一种方法是使用以下列表解析：

data["b"] = [x.replace(",", ".") if "Amount" in x else x for x in data["b"]]

如果"Amount"总是在开头，您可以使用更详细的正则表达式，如下所示：

data["b"] = data["b"].str.replace("(.*Amount.*)(,)", r"\1.", regex=True)