使用正则表达式匹配替换索引值

Question

我正在尝试在 Pandas 系列中的索引中进行字符串替换。但是，目前它没有匹配或找到子字符串并将其替换为给定值。

我目前的系列：

index @12456 string_1 @54324 string_2 @34566 string_3 @57453 string_4 @67645 string_5 Name: value, dtype: object

为此，我试图从索引值中删除“@”符号。

我正在使用：

series.replace(to_replace={'index': {'@': ''}})

但是，它似乎与子字符串不匹配并返回初始系列。我缺少什么以及如何实现我的预期结果？

我的 pandas 版本目前是 0.15。

附：我也试过：

series.replace(to_replace={'index': {r'@': ''}})
series.replace(to_replace={'index': {r'\@': ''}})

更新

一些答案​​正在解决特定问题，但我需要一个更一般的案例。所以，如果系列是：

index other_index @12456 1 string_1 @54324 2 string_2 @34566 3 string_3 @57453 4 string_4 @67645 5 string_5 Name: value, dtype: object

如何在此处对索引应用相同的操作？哪一个对第一个措施和其他措施都有效？

Answer 1

你可以这样做：

series.index = series.index.map(lambda v: v.replace('@', ''))

或

series.index = series.index.str.replace('@', '')

对于多索引，这是一个可能的解决方案（虽然不是那么漂亮）：

# setting up the indices and the series
arrays = [['@str1', '@str2'], [1, 2]]
ind = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['index', 'other_index'])
series = pd.Series(['s1', 's2'], index=ind)

# index  other_index
# @str1  1              s1
# @str2  2              s2
# dtype: object

vals = zip(*series.index.get_values()) ## values of indices reshaped into a list of tuples
# [('@str1', '@str2'), (1L, 2L)]

# find out where is the index that we want to change
pos = series.index.names.index('index')
# now we can modify the tuple by replacing the strings we do not want
vals[pos] = tuple([x.replace('@', '') for x in vals[pos]])

# Re-create the multi-index
series.index = pd.MultiIndex.from_arrays(vals, names=series.index.names)

print series
# index  other_index
# str1   1              s1
# str2   2              s2
# dtype: object