熊貓：從另一列修改數據框中的值

Question

在將數據拆分成列時，出現了一些小故障，因此我得到了一些嘈雜的數據。

    site          code
    ---           ---
0   apple_123     45
1   apple_456     xy_33
2   facebook_123  24
3   google_123    NaN
4   google_123    pq_51

我需要清理數據，以便得到以下結果：

    site            code
    ---             ---
0   apple_123       45
1   apple_456_xy    33
2   facebook_123    24
3   google_123      NaN
4   google_123_pq   51

我已經能夠獲得需要修改的行，但無法進一步進行：

import numpy as np
import pandas as pd

site = ['apple_123','apple_456','facebook_123','google_123','google_123']
code = [45,'xy_33',24,np.nan,'pq_51']
df = pd.DataFrame(list(zip(site,code)), columns=['site','code'])

df[(~df.code.astype(str).str.isdigit())&(~df.code.isna())] 

Answer 1

使用Series.str.extract為獲取非數字和數值來幫助DataFrame ，然后分別處理每個列-刪除_通過Series.str.strip ，從右側添加Series.radd和轉換遺漏值來emty串，最后加對列進行code ，第二次使用Series.fillna將Series.fillna的值從1列替換為原始值：

df1 = df.code.str.extract('(\D+)(\d+)')

df['site'] += df1[0].str.strip('_').radd('_').fillna('')
df['code'] = df1[1].fillna(df['code'])
print (df)
            site code
0      apple_123   45
1   apple_456_xy   33
2   facebook_123   24
3     google_123  NaN
4  google_123_pq   51