将字符串中除最后出现的字符外的所有字符替换为熊猫

基于Regex的 str.replace

此正则表达式模式具有 str.replace 应该做得很好。

s.str.replace(r'\.(?=.*?\.)', '')

0    1234.5
1     123.5
2    2345.6
3     678.9
dtype: object

这个想法是,只要有更多的字符需要替换,就要不断替换。下面是所用正则表达式的分解。

\.     # '.'
(?=    # positive lookahead
.*?    # match anything
\.     # look for '.'
)

玩得开心 np.vectorize

如果要使用 count ,这不是不可能的,但这是一个挑战。您可以使用 np。矢量化 . 首先,定义一个函数,

def foo(r, c):
    return r.replace('.', '', c)

矢量化,

v = np.vectorize(foo)

现在,调用函数 v ,通过 s 以及要替换的计数。

pd.Series(v(s, s.str.count(r'\.') - 1))

0    1234.5
1     123.5
2    2345.6
3     678.9
dtype: object

请记住,这基本上是一个美化的循环。

循环/列表理解

python等效于 vectorize 可能是,

r = []
for x, y in zip(s, s.str.count(r'\.') - 1):
    r.append(x.replace('.', '', y))

pd.Series(r)

0    1234.5
1     123.5
2    2345.6
3     678.9
dtype: object

或者,使用列表理解:

pd.Series([x.replace('.', '', y) for x, y in zip(s, s.str.count(r'\.') - 1)])

0    1234.5
1     123.5
2    2345.6
3     678.9
dtype: object

您希望替换遮罩的项目,并保持其余项目不变。这就是 Series.where 是,但它会替换未屏蔽的值,因此需要对屏蔽求反。

s.where(~target, s.str.replace('\.','',1))

或者,您可以通过指定遮罩值来进行适当的更改,这可能更便宜,但具有破坏性。

s[target] = s[target].str.replace('\.','',1)