带有替换和搜索功能的熊猫过滤器

Question

我有这样的数据框

我想过滤行并根据过滤器替换值。 我想根据替换值应用两种不同的操作。

如何做到这一点，因为我目前的方法不起作用。

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame(data={'a': ['aa', 'bb', 'c banana a dupa'], 'b': ['\w','\d','[ab-c]','[^c b]']})

df['filter'] = (df['a'] > 2).replace({True: f"dupa {df['b']}", False: re.search(df['b'], df['a'])})

Answer 1

我想你想要numpy.where ，因为replace用于用标量替换，然后比较长度使用Series.str.len ，仅用于前置值+和搜索使用apply ：

df = pd.DataFrame(data={'a': ['aa', 'bb', 'c banana a dupa', 'dd'], 
                        'b': ['\w','\d','[ab-c]','[^c b]']})

df['filter'] = np.where(df['a'].str.len() > 2, 
                        "dupa " + df['b'],  
                        df.apply(lambda x: re.search(x['b'], x['a']), axis=1))
print (df)

                 a       b                                     filter
0               aa      \w  <re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
1               bb      \d                                       None
2  c banana a dupa  [ab-c]                                dupa [ab-c]
3               dd  [^c b]  <re.Match object; span=(0, 1), match='d'>