lambda 内的多个嵌套 if 条件

Question

我在 pandas 数据框中有一列名为 zipcode。 有些行包含 NaN 值，有些包含正确的字符串格式，如“160 00”，而 rest 包含错误的格式，如“18000”。 我想要的是跳过 NaN 值（而不是丢弃它们）并将错误的邮政编码转换为正确的邮政编码； 例如：“18000”->“180 00”。 是否可以通过应用 lambda 来做到这一点？ 到目前为止，我得到的只是这个：

df['zipcode']apply(lambda row: print(row[:3] + ' ' + row[3:]) if type(row) == str else row)

dataframe样品：

df = pd.DataFrame(np.array(['11100', '246 00', '356 50',
                            np.nan, '18000', '156 00', '163 00']), columns=['zipcode'])

  zipcode
0   11100
1  246 00
2  356 50
3     nan
4   18000
5  156 00
6  163 00

谢谢你。

Answer 1

让我们试试.str.replace ：

df['zipcode'] = df['zipcode'].str.replace(r'(\d{3})\s*(\d+)', r'\g<1> \g<2>')

---

  zipcode
0  111 00
1  246 00
2  356 50
3     nan
4  180 00
5  156 00
6  163 00