Pandas Dataframe - 根据正则表达式替换所有单元格值

Question

我正在解决一个问题，其中列中几乎没有重复“.”的值。 ，例如-"....." 或"...." 。

所以我想使用.loc函数将所有这些值替换为np.NaN 。 我想使用正则表达式函数来识别至少有一次"."重复的单元格值"." .

所以我在 Python 中使用了以下代码 -

energy.loc[bool(re.match('.+', energy['Energy Supply'])),'Energy Supply']=np.NaN

请帮忙

Answer 1

您需要如下转义点，因为点代表任何字符，加号是一个或多个，试一试:)

re.match('\\.+', energy['Energy Supply']))

Answer 2

你可以使用str.contains来检查一个点，然后转义它以匹配它。

您不需要+量词，因为它表示 1 或更多。 所以匹配一个点就足够了。

import pandas as pd
import numpy as np

data = [
    "test",
    "test.",
    "..."
]
energy = pd.DataFrame(data, columns=["Energy Supply"])
energy.loc[energy['Energy Supply'].str.contains(r'\.'), 'Energy Supply'] = np.NaN
print(energy)

输出

  Energy Supply
0          test
1           NaN
2           NaN